在做软件开发外包工作时,实际的人工投入,是报价的依据。但人工投入不易估算。也非常受客户配合度的影响。
但在初始报价时,在需求、配合不明确的情况下,又必须给出计划人工,以给出报价。
因此在实际操作中,往往先估算一个略偏高的工时,之后再商定,以实际投入为准。
此工具就是辅助这一流程,以PMP 为核心思想,最大程度裁剪后的挣值估算工具。
- 人力资源投入,可以根据投入的项目,自动按比例,把每人每天的投入,映射到 WBS 的任务上
- 建项目:新建一个
项目 - 建任务:在
wbs中创建WBS,这时只需要输入任务名 - 建任务层次结构:在
wbs列表页中,调整wbs任务的分解结构 - 估算任务计划工时:在
wbs中,估算每个明细任务(没有子节点的任务),估算需要投入的计划工时(即PV),然后再点击计算父节点PV, 自动可计算出父节点的PV - 做人力资源计划:在
员工中,创建项目相关人力资源 - 记录人力资源实际投入:在
资源日历中, 记录人力资源的真实使用情况,以及每投入对应的wbs 任务。注意,资源的使用,以半日为最小单位。一天最多可以有 4 个半日的投入。报价上,两个半日为一工作日 - 计算任务挣值:在
资源日历中,点击计算挣值,更新wbs中的挣值(即EV)。这里会以任务的PV 为基础,按比例分配 EV - 在
资源日历中,浏览 各项任务及合计 的 PV / EV / SPI
- pv: 计划工时
- ev: 挣值。实际完成的工作量
- ac: 实际成功。完成工作所实际花费的工时。为简化挣值管理模型,也为便于报价,这里假定:
ac = ev - spi: 进度绩效指数。截止到某时点衡量进度绩效的一种指标,也就是实际完成的工作量与计划完成工作量之比,SPI=EV/PV
- python 3.6 以上
- 最好 mac 或 linux 环境
git clone https://github.com/daimon99/djpmp
cd djpmp
make init
make upgrade
python src/manage.py createsuperuser # 创建超级账户
make run
之后打开浏览器,访问 http://localhost:9091/admin 即可。
- pycharm debug 失败
注意跟下代码。一般来讲如果代码中引入:eventlet.monkey_patch(),就会导致不能debug。 如 nameko 的 testing/pytest.py 中就有相应代码。注释掉后,pycharm 的 debug 就正常了。
-
pg数据库创建脚本postgres
CREATE USER djpmp_prd WITH PASSWORD '<password>';
CREATE DATABASE djpmp_prd OWNER djpmp_prd;- 代码调试
from IPython import embed; embed()