大家好，在之前的文章当中，我们阐述了产品开发的第二阶段，证明产品的可行性，在这篇文章中，我们开始进入第三阶段，按计划开发产品。

正如我们在EP06所描述的那样，早期推出的日期是一个高度优先事项，因为它几乎总是提供更好的财务业绩。

这就给研发部门带来了管理压力，要求他们更早地准备好产品。

当被问及他们是否能满足一个积极的日期时，研发经理通常不会认为可以通过说「不」来获得升职。

当然，在某些情况下，即使他们想说「不」，也不允许他们说「不」，而会被告知「想办法让它实现」。大多数科学家和工程师接受这一挑战。通常情况下，结果是同意一个过于乐观的时间表，然后是错过上市日期。

一个迟到的项目，相当于一个失信的承诺，往往促使管理层寻找解决方案，以使研发更有效率。

然而，一个迟到的项目可能仅仅是由于日程安排的问题造成的。

洞察这个问题并提高计划准确性的一个方法是将第三章中描述的10-50-90方法应用于产品开发计划，即使不使用基于决策分析的财务模型。

因此，与其只有一个上市日期，不如有三个上市日期，每个日期都有其发生的可能性：乐观的（1/10的机会），最可能的，和悲观的日期（也是1/10的机会）。

如果只使用一个单一的启动日期，我们仍然可以从概率角度分析这个日期。

也就是说，一个过于乐观的启动日期将被实现，前提是项目中的所有事情都进展完美（例如，每个任务都会有一个乐观的短完成时间）。这些任务的总和将等于整个乐观的日期，这在理论上是可能的，但非常接近于概率为零。

图1显示了一系列概念上几乎相同的项目的累积概率，这些项目的持续时间从30到70个月不等。

图1 | 不同部门供的上市日期概率。

接近零的概率意味着，如果进行许多类似的项目，几乎没有一个项目会在乐观的30个月日期前完成，这又表现为项目内的每项任务都完美无缺，这是极其罕见的。

最有可能的日期意味着一半的项目会比50个月的完成日期更晚发布，一半会更早发布。最后，70个月的日期意味着几乎所有的项目都会在这个日期之前完成。

具有讽刺意味的是，市场和商业经理实际上需要知道累积概率接近1的上市日期（例如，与研发部门给出的日期相差最远的日期）。这是因为这些经理需要确保培训、广告和其他上市活动不会举行得太早。

另外，商业经理们经常在新产品发布前不久对目前销售的产品进行打折。这必须在正确的时间进行，以获得最佳的财务结果。

高级管理层考虑到图1的一个技巧是使用经验法则来增加研发经理提供的启动日期的时间。高级管理人员认为，研发部门总是会迟到，因此，只需将一些倍数应用于拟议的计划时间，就能说明这一点。

其他更多的数据驱动的技术也可以帮助管理层诊断出可能比承诺日期晚的项目。

例如，Silverberg提出了一种方法，如图2所示。这里，预测的完成日期（Y轴）与预测的日期（X轴）相比较。

图2 | 使用过去的预测来评估时间表

身份线在图中显示为「完成线」。一个理想的项目在该图上显示为一条与完成线相交的水平线。一个最坏的项目将显示为一条刚刚与完成线相交的水平线，然后转向与完成线平行。

在管理方面，这是一个最后一刻的惊喜，这几乎总是被认为是最糟糕的情况。为了说明Silverberg的方法，请考虑图2中的两个项目。

项目1被预测为在2020年10月完成，第一次预测是在2020年1月。每个月都有一个新的预测，但变化不大，直到2020年4月，出现了一个相当大的进度下滑。此后，预测继续保持到2021年2月的新日期。

项目2被预测为在2020年7月完成，第一次预测也是在2020年1月作出的。每个月，对项目2所做的新预测都显示出微小但持续的进度下滑。最后一次预测要求该项目在2021年3月前完成，非常接近项目1的预测完成日期。

在这个例子中，两个项目的最新预测日期是2021年1月。由于能够看到以前预测的模式，根据过去的预测，项目2可能会在项目1之后很长时间才完成。不幸的是，大多数项目调度软件并不维护这种类型的数据，而是在更新时间表时覆盖历史预测。

另一种评估时间表的技术始于这样的观察，即研发项目几乎总是有未预料到的问题。正是由于没有考虑到解决这些问题所需的时间，才导致了不正确的时间表。

从心理学上讲，我们可以看到研发经理在试图将这些额外的时间添加到计划中时可能会遇到的困难，而这些时间通常已经处于压力之下。

例如，「我们真的需要那么多时间进行XYZ活动吗」？哪个研发经理会愿意承认他或她想为可能发生的一系列意想不到的问题再增加六个月的时间？

由于使用误导性的指标，情况变得更糟。例如，「完成任务的百分比」这一指标被用作衡量进展的标准。这个指标的问题在下面的例子中可以看到。

管理层被告知，在五个月内，50%的任务已经完成，这意味着启动日期将在另外五个月内出现。但只有在任务完成时间均匀分布的情况下，这才是真的。

然而，通常情况下，容易的任务很快就完成了，而较难的任务则需要比预期更长的时间。这就相当于任务完成时间的指数分布。其结果是，即使95%的任务已经完成，项目仍然可能离完成还有一段距离。

使用目前流行的仪表盘测量法，使接近完成的错误感觉更加严重。这些是类似于汽车仪表盘仪表的图形显示，用于显示进度。然而，大多数人期望在这种显示中，输入变量（时间）和输出变量（完成百分比）之间有一个比例的线性关系。

我们可以尝试对历史任务的完成时间进行建模，以便能够预测上市日期。

另外，如果我们知道最长的任务是什么，那么我们就可以把建模工作完全用于估计该任务的持续时间。

例如，在大型、复杂的仪器系统中，可靠性往往是上市的门槛项目。可靠性增长管理方法（我们将在后续的文章中讨论）已被证明对预测这一活动的持续时间很有用。

准备一个典型的「自下而上」的时间表，预测每个活动的持续时间，并考虑任务的重叠和依赖性，这是一个公认的和必要的做法。建议使用上述技术来补充自下而上的方法。

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来源：诊断科学