项目提测质量不高导致延期何解?

遇到这种问题,首先寻找根因,才能有的放矢。笔者经历过的项目通常都有以下几类情形:

 1 、需求层面

- 产品PRD质量不高

- 产研前期沟通确认不清晰或有遗漏

- 需求变更

- 隐藏信息需要显性化,即你以为大家都知道的,其实大家不知道(比如有的人只能看到当前需求点,有的人可以看到需求点背后的影响面)

 2 、任务拆解层面

- 任务拆分粒度粗,常见的是按照需求粒度去拆解,但是需求粒度不代表实现粒度,一般实现粒度比需求粒度要细

- 任务依赖方未确认,主要表现在实际的情况和你以为的不一致,未确认开发环境是否支持

- 任务工时预估不准,低估需求复杂度,高估自己的处理能力

 3 、技术方案层面

- 没方案,研发直接开干,黑盒测试

- 有方案,但方案很粗,看不出来服务具体逻辑,全靠脑补,但是每个人脑补的结果根据对需求理解的不同,结果也不同

- 方案评审质量不高

 4 、开发实现层面

- 主开发深陷技术细节,对整体实现内容把控力弱(一般主开发=PM,除非是很大项目的PM不参与开发,主要做统筹)

- 风险未识别,到了截止日期,未完成的事项未及时同步

- 开发周期内其他临时紧急事项占用时间高,导致整体进度延后

- 冒烟不细致

 5 、测试层面

- 冒烟用例比例不够,对到不同成熟度的团队,冒烟用例是不同的

- 测试用例的细致度不够

- 测试环境不稳定等

对到以上问题,逐个拆解破局,是事没做到位,那就抓事,定节点,追过程,是人没做到位,那就辅导人,把能力提升上去。

作为项目参与方,过程中需要协同其他人一起去完成任务,信息透明化是一项很重要的能力。只有将你的需求透明化,别人能很清晰地感知到,才能更好地去配合你成事。如果事情都说不清楚,配合你的人需要不断地去猜你的语意,效率产出就会很低。

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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