PMP项目管理13个计划

本文详细介绍了项目管理中的13个关键计划,包括变更管理、配置管理、范围、进度、需求、成本、质量、沟通、人力资源、人员配备、遣散、风险、采购和干系人管理计划,涵盖了从项目开始到结束的全过程,帮助理解如何有效地规划和控制项目的关键方面。

1、变更管理计划

  • 所属过程:制定项目管理计划
  • 含义:定义管理项目变更的过程,用来明确如何对变更进行监控。为管理变更控制过程提供指导,记录变更控制委员会的情况。
  • 内容:当项目需要变更的时候,如何进行变更。

2、配置管理计划

  • 所属过程:制定项目管理计划
  • 含义:定义配置项,定义需要正式变更控制的内容,并为这些配置项和内容规定变更控制过程,用来明确如何开展配置管理。
  • 内容:
    • 如何管理配置。
    • 配置管理系统:
      • 整个项目管理系统的一个子系统,它由一系列正式的书面程序组成,用于识别并记录产品、成果、服务或部件的功能特性和物理特征;
      • 控制对上述特征的任何变更;
      • 记录并报告每一项变更及其实施情况;
      • 支持产品、成果或部件的审查,以确保其符合要求。
      • 该系统包括文件和跟踪系统,并明确了为核准和控制变更所需的批准层次。

3、范围管理计划

  • 所属过程:制定项目管理计划
  • 含义:在进行项目范围管理的5个过程之前,项目管理团队应先进行规划工作,是制定项目管理计划过程的一部分,产生一份范围管理计划,可以是正式或非正式的,非常详细或高度概括的。
  • 内容:用来指导项目范围的定义、记录、核实、管理和控制。

4、进度管理计划

  • 所属过程:制定项目管理计划
  • 含义:在进行项目时间管理的6个过程之前,项目管理团队应先进行规划工作,是制定项目管理计划过程的一部分,编制进度管理计划,进度计划的编制方法旨在对进度计划编制过程中所用的规则和方法进行定义。一些耳熟能详的方法包括关键路径CPM法和关键链法。
  • 内容:在进度管理计划中,确定进度计划的编制方法和工具,并为编制进度计划,控制项目进度设定格式和准则,记录项目时间管理所需的各个过程及其工具与技术,应包括合适的控制临界值。

5、需求管理计划

  • 所属过程:收集需求
  • 含义:描述在整个项目生命周期内如何分析、记录和管理需求。生命周期各阶段间的关系,并记录在需求管理计划中。
  • 内容:
    • 如何规划、跟踪和汇报各种需求活动。
    • 配置管理活动:如何启动产品、服务或成果的变更,如何分析其影响,如何进行跟踪和汇报,以及谁有权批准变更。
    • 配置识别:选择与识别配置项,为定义与核实产品配置、标志产品和文件管理变更和明确责任提供基础。
    • 配置状态记录:为能及时提供关于配置项的适当数据,应记录和报告相关信息,包括已批准的配置识别清单、配置变更请求的状态和已批准的变更的实施状态。
    • 配置核实与审计:能保证项目配置项组合的正确性,保证相应的变更都被登记、评估、批准、跟踪和正确实施,确保配置文件所规定的功能要求都已实现。
    • 需求排序过程。
活动选择问题是计算机科学中的一个问题,通常出现在优化领域,特别是资源分配或项目管理的情境中。给定一系列活动中每个活动的价值(收益)和所需的资源,目标是选择一组活动来最大化总价值,同时满足资源限制条件。这个问题可以看作是一个线性规划问题或者图论问题,其中每个活动对应于图中的一个节点,边代表活动之间的依赖关系和资源消耗。 在Python中处理这类问题,你可以使用一些库如` pulp`(Python版的PuLP库,用于解决线性优化问题)、`networkx`(处理网络流和图算法)或`scipy.optimize`(包含多种优化算法)。例如,如果你的数据结构是以列表或字典表示的活动集合,可以创建一个模型来定义变量、约束和目标函数,然后通过求解模型得到最优活动组合。 以下是一个简单的示例,假设我们有一个活动列表和每个活动的价值与资源需求: ```python import pulp # 创建决策变量(活动选择) activities = {'A': {'value': 50, 'resources': 3}, 'B': {'value': 70, 'resources': 2}, 'C': {'value': 90, 'resources': 4}} # 定义问题 prob = pulp.LpProblem("Activity Selection Problem", pulp.LpMaximize) # 变量:True表示选中该活动,False表示不选 activity_vars = {name: pulp.LpVariable(name, cat=pulp.LpBinary) for name in activities} # 目标函数:最大化总价值 prob += pulp.lpSum(activities[name]['value'] * activity_vars[name] for name in activities) # 资源限制 for resource, needed in activities.items(): prob += pulp.lpSum(needed['resources'] * activity_vars[task] for task in activities if tasks_interact[resource][task]) <= available_resources[resource] # 解决问题 prob.solve() # 输出结果 for name, value in activity_vars.items(): if value.varValue == 1: print(f"选择了活动 {name},价值为 {activities[name]['value']}")
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