人工智能在研发项目进度管理效率提升中的应用研究

在如今变幻莫测的市场环境里，研发项目的难度与不确定程度越来越严重，传统的项目管理模式已经受到很大的威胁 [1]。据统计，全球有 70％的研发项目会出现延期的情况，其中 30％的研发项目会比原定时间超出50％的时间以上，这些问题的发生会造成严重的资源浪费，耽误开发进程，若是出现意外情况更会错失市场良机 [2]。与此同时，近几年人工智能的发展有目共睹，在很多技术的应用领域实现了显著的效果突破，利用人工智能技术解决上述问题正在成为可能 [3]。其原因在于，AI 可以对海量数据进行处理、发现复杂模式、做智能预测和决策等，这都让AI 的应用具有不可替代的优势，正是基于这一点原因，国内外很多企业逐渐地尝试着用人工智能技术来进行研发项目的进度管理工作 [4]。本文主要就人工智能技术应用研发项目进度管理方面展开论述，并通过实际的应用案例对相关的问题进行分析总结，为企业开展人工智能技术应用方面的实践工作提供一定参考价值。从目前的趋势上看，随着 AI 技术的发展和项目管理中应用 AI 实践的不断深入，AI 的应用会更广泛，也会更深地融合项目进度管理，在推进企业创新工作中发挥越来越大的作用。

1. 人工智能技术用于项目进度管理的具体应用形式

1.1 智能计划制定与优化

传统的项目计划是基于管理者主观的经验来制定的，存在着三个方面的严重缺陷。一是经验判断带有强烈的主观性，不同的管理者对同一个项目可能会有不同的看法和认识。二是人的认知是有限的，人们不可能同时对复杂的项目管理工作面面俱到地全面考虑项目进度、项目资源、项目成本、项目质量等多维度间的互相牵制性问题。三是人工编排的项目计划存在着计划自身内部较大的刚性，很难适应项目实施过程中外部环境的变化，对项目的变更响应效率较低。这就造成项目计划和项目执行发生较大的偏离。人工智能技术通过大数据分析的方法，解决了人工经验受主观因素影响大、易出现个人偏好的问题。在对企业历史项目数据库进行大数据分析的基础上，利用机器学习算法挖掘企业已有的历史项目的任务持续时间、资源投入量、人力产出效率等方面的统计数据及规律性结果，结合当前项目的具体内容及计划进度安排等因素形成新的模型，并将此模型推送给该新项目类似的任务，作为其基础工程周期、成本及人力、物力需求的估算值，为工期预测提供更加准确的数据依据。综上所述，人工智能与传统方法在项目规划中的对比见表1。

表1 AI 与传统方法在项目计划制定中的对比 [5-6]

1.2 实时的进度查看以及风险预判

AI 技术将通过多源数据融合，使用 AI 深度融合项目管理系统、协作工具、物联网设备等多种多样的数据，让项目状态更加全面；其次，使用AI 实现异常检测，基于深度学习的方式建立起项目，并对现实存在的异常情况进行实时监测并及时发现潜在的风险；然后用AI 完成预测分析，根据项目当前进度和项目执行过程判断项目未来可能处于的状态以及完成重要节点的概率；最后用 AI 进行根因分析，在问题出现时利用 AI 来对问题产生的原因进行判定，并找出最有可能是根本的原因，大大缩短问题诊断的时间。

2. 人工智能提升项目进度管理效率的机制

2.1 数据处理与分析能力提升

AI 技术在项目管理的数据处理能力有 了很大的提高：处理规模方面，以往的手段只能处理少量结构化数据，而 AI 能同时处理结构化和非结构化 ；处理 度方面，面对一些复杂的计算、优化问题，AI 算法能在一定的时间范围内得到传 模式识别方面，人可以通过自己既有的经验和知识去归纳总结出相关的经验，但是针对大数据背景下的数据挖掘，人工依然无法发现数据中的复杂联系。

2.2 决策质量与速度的平衡

人工决策受很多因素的影响，而人工智能是基于数据和算法决策的，所以人工智能会更快捷地应对变化，即使在项目中有一些情况出现变化，例如延期等，人工智能也会快速给出决策，更加节约成本；同时也可以给予不同的备选方案供决策者做参考，因为人工智能决策兼顾了质量和效率，减少了认知偏见。

2.3 知识积累与复用

将AI 系统用于项目知识管理，可使管理专家的经验转变为算法与模型，并将其固化于软件产品之中，随着项目的增多而不断地学习和更新自身，AI 系统进而使得自身对于某项工作的预测和建议能够变得更加准确，甚至可以将该项目所学知识迅速应用在其他类似项目上，使组织的学习曲线得以加快，更加完善研发项目额进度管理与效率提升。

3. 实施框架

打造AI 技术助力项目进度管理提升涉及到四层架构，将数据基础层—算法模型层—应用服务层—应用接口层逐一开展、上下协同。

3.1 数据基础层

数据基础层是整个系统赖以存在的基石，需要完善数据治理体系，即：统一数据采集标准，规范项目任务、资源、进度等各类数据的格式和定义；建设多源数据集成平台，将项目管理软件、ERP 系统、工时系统等多源数据进行融合，还要提供完整的 API 接口对接现阶段所用到的各种项目管理工具；建立数据质量控制机制，采用数据清洗、校验、补全等方式保证数据完整性及准确性，在实际工作中可以采用数据架构进行存储结构化、非结构化数据，供上层分析使用。

3.2 算法模型层

算法模型层是系统智能的核心层，根据不同业务场景选用适合的AI 算法，例如进度预测可使用LSTM 时间序列模型；资源优化可使用强化学 风险识别可使用随机森林等分类算法。本层应该实现模型开发、训练、测试、部署全生命周期管理流 解释性， 以便 管理人员了解AI 做出的决策逻辑，还要有相应的模型迭代机制，不断更新数据后再去重新训练新的模型来保障预测效果。应用服务层

3.3 应用服务层

应用服务层位于算法模型层和应用接口层之间，核心使命是将底层多个单一的、抽象的算法模型能力，组合、封装成复合的、面向具体业务场景的智能服务，它不再直接处理数据或训练模型，而是专注于“业务逻辑”与“AI 能力”的融合，是AI 产生实际业务价值的核心环节。

3.4 应用接口层

应用接口层作为人机交互的中间环节 要制作直观易懂的可视化仪 使用甘特图或燃尽图的形式展现进度状态与AI 建议；需设置自然 的形式来进行项目信息的查询。而且在 UX 上也应该是以 节进行人工判断；同时也要形成从反馈-优化的一个闭环。 来构建出效果评估指标体系；并对模型的性能设置预警，比如当它的预测 触发重新训练；并且要不定期地开跨部门的复盘会议，把我们业务专家的一些经验和意见都加入到我们的算法优化之中去。

总之，AI 助力项目管理系统的实施成效远非单一功能改进，而是会引发全面效率革命。它通过极致压缩规划周期、显著提升预测精度、以及大规模自动化管理作业，实现项目运营效能的跨越式增长（表2）。

表2 AI 项目管理系统实施前后关键指标对比[7]

结论

人工智能技术在研发项目进度管理上的应用与效率提升路径是一个系统性工程，通过人工智能的智能计划优化、实时进度追踪等功能，大大提升了项目的精细化和效率化水平。通过应用AI 系统的公司能够快速将项目交付时间提前，资源利用率提升；但需要跨过数据问题、组织接受度、系统集成等难关，而真正的人工智能的研发项目进度管理还需要建立企业级的长效演进的战略。本文提出AI 技术应用于项目进度管理的实施框架，旨在为企业开展人工智能技术应用方面的实践工作提供一定参考价值。

参考文献

[1] Kahn, K. B., Barczak, G., & Moss, R. (2016). "Perspective: Establishing an NPD best practices

framework". Journal of Product Innovation Management, 2016, 33(3), 320-334.

[2] Bloch, M., Blumberg, S., & Laartz, J. Delivering large-scale IT projects on time, on budget, and on

value. Harvard Business Review, 2012, 90(10), 84-89.

[3] Zohuri, B., Moghaddam, M., & Maki, N. Artificial Intelligence Driven Project Management: A New

Paradigm for the Future. Journal of Computer Science and Technology Studies, 2022, 4(2), 01-09.

[4]于昊田.R 公司智能机器人研发项目进度管理优化研究[D].云南财经大学, 2024.

[5] Pinto, J. AI in project management: A synthesis of the literature and future research directions.

International Journal of Project Management, 2020, 38(8), 525-536.

[6] Davenport, T. H., & Ronanki, R. Artificial Intelligence for the Real World. Harvard Business Review,

2018, 96(1), 108-116.

[7] Standish Group. CHAOS Report 2020: Beyond Infinity.