开发数字化项目的时候,一定要有风险意识:数字化项目个性化很强,每个项目都要当成创新项目,都可能偏离用户需求;每个数学模型的工作量都可能会很大,都有可能花费半年到一年的时间。
对需求的理解,非常容易出问题。如果对需求理解不到位,很可能到临近结束或验收时才发现问题。这样就非常被动了。为了避免这样的问题,我有如下几个建议:
01会写代码的人,写用户需求。
做数字化项目的过程,是把人的想法转化成计算机代码。日常语言的严密性和计算机代码的严密性完全不是一个级别的。写过代码的人,才能体会到日常语言描述的模糊性。原始需求是用户提出的,写过代码的人要在理解用户需求的基础上重写、变成正式的文档,反馈给用户。期间要经过几轮交流,才能确认下来。
02需求描述必须要清楚
做模型的要知道:用户需求不仅仅是达到某些指标。用户首先是在特定场景下做某件事情,这件事情对指标有要求。许多项目的失败,源于对需求场景的理解。所以,描述需求的时候,建议采用原型方法,比如先把用户界面“画出来”(可以用PPT),要和用户交流在各种场景下,如何使用这个软件。
用户对计算和模型有需求时,要用数学公式表达数据的输入输出关系和这些公式的适用场景,避免模糊的日常语言。
03尽量与不同岗位的人交流、与最终用户交流
即便在用户的工厂里,不同人对需求的理解是不一样的。厂长的理解可能与技术人员不一样,技术人员可能与操作工不一样。不同岗位的人,理解也不一样。这些人都需要进行交流。特别地,要尽量创造条件,与最终用户交流。许多系统的最终用户是现场的操作工。
04注意交流的方式
交流过程,开始的时候最好不要一对一;因为某个人的表达和理解可能会有问题、中间可能会卡住,可能会说不清楚。多个人交流的时候可以互补、可以换个角度描述、可以互相启发。特别地,有些项目涉及到多方面的人,就需要各个部门的人都参加。但是,为了有较好的交流效果,参加的人数也不宜过多,双方各出2、3人比较合适。如果涉及到的人很多,就分多次交流。交流到后期,遇到具体问题时,可以找关键人物单独交流。
编写代码时,对细节要求非常高。如果问得过细,用户就可能会感到厌倦。为了避免这类问题,开发人员要尽量事先做好准备、有尽量多的专业知识。同时,最好能与对方建立较好的私人关系。
05注意总结经验教训
经验往往来自于教训。所谓的教训,就是后来想的和最初想的不一样,导致有些工作推倒重来。出现教训后,一定要想出办法、避免下次再犯。总结教训时,不要仅仅是举一反一,要举一反三、举一反十。总结教训的时候,要集思广益。总结教训不要等到项目结束,最好是日常性的。
06前期调研时间要足够长
对于创新项目来说,如果前期调研不够细,后面难免推倒重来。前期要舍得花时间,才能避免这种情况。真正动手做的时候,要把风险基本排除,让写程序的人觉得模型真正具备可行性。想不清楚就不要做。其中,最困难的问题大概是模型。所以我一直强调,做模型的思路要对、不要复杂化,要做点预研来判断模型的大体精度。具体做法过去谈过多次。
开发个性化的数字化系统的成本和风险是很大的。如果经验、知识和代码不能复用,项目的经济性往往就不好。
审核编辑 :李倩
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原文标题:数字化项目开发的几点经验
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