基于粗能力计划的项目管理战术层优化方法研究

发布时间:2020-05-04 23:23:36 论文编辑:vicky
本文是一篇项目管理论文,本文的研究成果如下:(1) 本文的前两章介绍了研究框架,并对其中的一些内容做了简单总结,从而明确了项目管理理论体系的架构,给出多项目调度理论研究的整体视图并对这些调度问题的研究状态进行回顾。最终通过对于这些现就成果系统性的总结和分析,得到了一个项目计划优化问题的研究框架,该框架主要分为三层:战略层项目投资组合选择分析、战术层项目群计划优化问题分析、执行层项目调度分析,并明确指出了粗能力计划在框架中的定位。(2) 在战术层做了重点研讨分析,就项目粗能力计划问题做了相关研究。通过对一些前沿研究理论成果的总结和丰富,提出了问题模型,了解并介绍了前人所做的一些工作,在此基础上提出了改进的措施并构建了新的模型,并对新模型的改进方案进行了可行性分析,从而完成了对该问题的进一步完善。

第 1 章 绪论

1.1 本课题的研究背景及研究意义
1.1.1 研究背景
在全球市场竞争的大背景下,企业为了生存和发展,需要更多地进行产品创新以及客户化生产等活动,而这些活动大都需要采用项目的形式来组织和实施。因此,项目管理的组织形式,在企业管理中有着越来越重要的地位。项目进度计划是项目管理研究的基础问题,它能够围绕项目目标系统地确定项目任务、安排任务进度和编制完成任务所需的资源预算等,从而保证项目能够在合理的工期内,用尽可能低的成本和尽可能高的质量完成。在项目管理实践中,项目进度计划率先发生并处于首要位置,它引导项目各种管理职能的实现,是项目得以实施和完成的前提及依据。然而,随着市场环境变化和企业发展的需要,传统的单项目管理方法已经无法满足企业项目管理的需要。企业经常需要从战略发展的角度,同时评估、选择、启动和管理若干个项目。这些项目可能是平行的,也可能是相关的,有的大项目还会细分成多个子项目。这就给企业级项目管理带来了新的挑战,如何管理这些并行的、可能带有层级关系的众多项目,就需要科学的方法和系统的多项目管理理论框架。
本课题针对项目管理的特点,从战略层、战术层和执行对项目进度计划方法进行研究,旨在梳理出项目计划优化问题的研究框架,以项目粗能力计划为核心提出项目计划的优化方法,在战术层做重点研讨,并构建该问题的优化模型,设计该问题的求解算法。
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1.2 研究现状
1.2.1 国外研究现状
粗能力计划(Rough-cut Capacity Planning,RCCP)源于生产计划领域,DeBoer(1998)在其博士论文中首次将 RCCP 应用于多项目管理中[2]。这个观点后来被逐步认可[3, 4, 5]。
专门用于项目调度的研究有很多(例如有 1992 年的 Demeulemeester andHerroe-len,1995 年的 Ozdamar and Ulusoy 和 1996 年的 Kolisch and Drexl)[6],这些研究成果的作用大多是在确定了生产能力的基础上去帮助完成生产计划,但是没有粗能力计划层面对生产能力的判断作用,也就是说缺乏将产品的生产计划转换成相对应工作中心的能力需求的过程。这种过程的缺失,就会导致项目管理的整个过程形成管理断层。
De Boer 在研究投资组合管理的过程中,区分了两种计划层级。第一级便是我们所称的粗能力计划(Rough-cut Capacity Planning,
RCCP),第二级则是资源受限 的 项 目 调 度 计 划 (Resource-Constrained Multi-Project Scheduling Problem ,RCPSP)[7]。RCCP 强调中期资源计划问题,在这个层级项目会被分解为若干相关的大工作集,要在限定的时间内完成工作集,就需要考虑稀缺资源的可获得性(即为对产能的评估过程)。RCPSP 则强调这种操作的短期调度,到了这种程度工作集将会被分解为更小的活动以便限时调度,任务通常是将最小化完工时间,这需要考虑的是直接资源的配置状态(即为配置基于当前产能状态的资源调度计划)。
RCCP 可以分为资源驱动和时间驱动两种类型。资源驱动的 PRCCP 在限定资源供应的条件下,对项目计划进行优化,要求尽可能缩短项目时间或降低延期惩罚成本。在时间驱动的 PRCCP 问题中,事先设定项目的时间约束,然后利用非正规资源,如加班、外包等资源能力扩展方式,力求在最小的资源成本下,完成项目。De Boer(1998)分别对这两种问题进行了建模并提出了启发式求解算法[2]。Hans(2001)构建了一个组合资源驱动和时间驱动的 PRCCP 问题模型和求解算法。该问题模型在考虑紧前关系约束、时间约束和正规资源约束等约束条件下,
同时最小化外包成本和延期惩罚[3]。
图 1.1 研究思路框图
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第 2 章 项目粗能力计划理论基础

2.1 项目计划优化问题理论框架
2.1.1 战略层项目组合选择理论
作为项目计划优化问题框架的战略层,项目组合选择致力于在组织有限的资源条件下,确定组织需要启动的项目集合。项目组合选择问题早由 Markowitz(1952)提出,应用于投资组合(Portfolio)领域[17]。在国内,对 Portfolio 这个单词在金融领域被翻译成投资组合,在项目管理领域被认为是项目组合,事实上二者具有相同的内涵。
关于项目组合的定义有:PMI 认为项目组合是为了满足组织的战略目标而通过有效管理的项目或项目群以及其工作的集合体[18]。IPMP 研究委员会主席 RolaIldGareis 认为项目组合是项目导向型组织在某一特定时点所持有的所有项目和计划集合以及这些项目和计划之间的联系[1]。Archer 认为项目组合是指由某一特定组织机构发起或管理的一组项目,这些项目为了获得共同的稀缺资源而相互竞争[19]。Platie 等人认为项目组合是为了增加效益而采取统一协调管理的一组项目。
随着众多企业的生产作业活动逐渐以项目的组织形式展开,项目管理便成为了企业中不可或缺的一中管理过程。经济的发展、科学技术的进步、市场需求的拉动、项目主体控制能力的增强,以及分散风险的需要等,使得传统的纵向经济运营模式逐渐向横向模式转变,进而使得项目主体的经营范围不断扩张,企业内部项目不断增多,企业经常处于多项目管理环境之中,于是出现了项目组合或项目群。对项目进行组合或组群不但是项目主体经营扩张的需要,同时也是使多个项目能够实现资源共享和功能互补,从而实现 l+1>2 效果的需要,是范围经济、规模经济和聚集经济等理论在项目管理中的应用体现.
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2.2 项目粗能力计划的提出
目前很多组织都采用项目管理的方法来管理他们的组织活动,现代企业组织通常都会同时管理多个项目。因为这些项目会使用企业中的公共资源,所以多项目组织经常成为资源驱动型组织。为了使项目有准确的交付期、合理的报价以及良好的项目成果,对稀缺资源的良好管理过程,在实际生产生活中就变得至关重要。在这个过程中,不仅仅是对资源的分配要进行良好管理,项目交付期的提前也来越成为有竞争力的优势,一个好的时间管理过程能更好的在项目过程中配置资源。这些原始的作业需求,便对生产能力提出了要求,从而产生了关于粗能力计划的问题,进而产生了这一概念和一系列研究。
在这种问题的背景下,一般将项目分解为一些大工作集,每个工作集可以看作是某些有关联的工作活动的集合,在过程规划阶段工作集又会被分为若干项工作。假设每个工作所需的资源皆是可获得的,以及在工作之间的优先级关系是存在的,这个问题便是所提及的项目粗能力计划问题。为不失一般性,本文的模型将多项目资源规划问题单一化。假定单一项目包含所有项目的工作,对应的项目网络不需要考虑关联性。每一个工作都有它自己的开始时间和完工时间,可以用这种方式考虑项目开工和完工期限。
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第 3 章 战术层优化计划模型构建....................................18
3.1 基础问题模型描述.........................................18
3.1.1 问题描述及参数定义.................................18
3.1.2 基础模型提出......................................19
第 4 章 战术层优化计划求解算法.....................................26
4.1 算法过程介绍..........................................26
4.2 建立初始区间............................................28
4.3 调整紧前关系约束......................................28
第 5 章 结论与展望...................................41
5.1 研究结论..................................41
5.2 研究展望........................................41

第 4 章 战术层优化计划求解算法

4.1 算法过程介绍
在前一章的改进模型中,重点强调了紧前关系约束和非正规资源引入的限制条件,而则两种条件对模型而言,都需要已调整解为主的算法来解决,所以本章在为了保证求解实用性和求解精度的同时,采用启发式算法和遗传算法结合的方式来实现求解过程。
De Boer 和 Schutten 的算法着重于对搜索效率的提高,在计算过程的精度上有着一些优势,但是算法的操作实用性有一定限制。作为实际用途,RCCP 重点服务的对象是企业的管理层,这个层面对于资源的规划精度往往没有特别高的要求,所以过分重注算法的求解效率而忽略实用性也不是一个恰当的选择。所以,这里设计的算法实现过程如下步骤所示:
(1) 建立初始区间。根据最早开工和最迟完工的限制建立一个初始可执行区间;
(2) 调整紧前关系约束。根据紧前关系约束调建立 ATW 区间并调整可执行区间;
(3) 遗传算法。运行遗传算法搜索近优解。
算法的整体运行流程如图 4.1 所示。
图 4.1 算法流程图
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第 5 章 结论与展望

5.1 研究结论
项目管理是一个非常活跃的研究领域,在现代企业管理中获得了越来越多的认可和应用。项目调度作为项目管理的核心内容,也得到了业界和学术界的广泛关注。但现今项目规模越来越大,要求越来越高,仅仅依靠传统的单项目计划方法往往不能满足现代多项目管理实践的要求。因此,人们从战略层、战术层和执行层对多项目管理中的各种调度问题进行了深入的研究,提出了很多理论模型和求解算法。但这些理论研究尚未能面向多项目管理体系进行合理的定位,问题模型之间的相互关系未能得到很好的界定,极大地限制了多项目调度理论的进一步发展和推广应用。本文的研究成果如下:
(1) 本文的前两章介绍了研究框架,并对其中的一些内容做了简单总结,从而明确了项目管理理论体系的架构,给出多项目调度理论研究的整体视图并对这些调度问题的研究状态进行回顾。最终通过对于这些现就成果系统性的总结和分析,得到了一个项目计划优化问题的研究框架,该框架主要分为三层:战略层项目投资组合选择分析、战术层项目群计划优化问题分析、执行层项目调度分析,并明确指出了粗能力计划在框架中的定位。
(2) 在战术层做了重点研讨分析,就项目粗能力计划问题做了相关研究。通过对一些前沿研究理论成果的总结和丰富,提出了问题模型,了解并介绍了前人所做的一些工作,在此基础上提出了改进的措施并构建了新的模型,并对新模型的改进方案进行了可行性分析,从而完成了对该问题的进一步完善。
(3) 针对模型完成了从理论型到实践应用型的算法研究,对与粗能力计划中的资源分配过程提供了理论参考模型,并且运用了实例来验证这种算法的可行性,同时比较了算法的优劣势,完成了本次项目管理中的战术计划研究。
参考文献(略)