一种项目执行过程跟踪及风险预警的方法和系统与流程

本发明涉及项目风险预警领域，具体涉及一种项目执行过程跟踪及风险预警的方法和系统。

背景技术：

1、在项目管理过程中，风险管理是确保项目成功的关键因素之一。传统的风险管理方法往往依赖于定期的风险评估会议和风险日志，通过线下收集并统计分析项目执行数据的形式，出具统计报告，但这种方法在实时性和主动性方面存在不足。随着项目复杂性的增加，对风险的快速识别、评估和响应提出了更高的要求。

2、通过定期收集和分析全网省单位的项目执行数据，为决策者提供准确的项目状态和潜在风险信息。然而，由于执行数据的不完整性，面临着数据收集的挑战，以及对异常数据进行详细解释的需求。这不仅增加了人力资源的投入，而且数据的准确性也受到主观因素的影响（因收集的数据是线下表，为修订项目正常开展，用户可能会主观调整执行数据）。

3、现有技术在项目风险管理方面存在如下不足：

4、(1)实时风险监控不足：现有技术在项目执行过程中缺乏有效的实时风险监控机制，导致风险识别和响应延迟，无法及时应对项目中的突发情况。

5、(2)风险评估的主观性和不精确性：传统的风险评估方法依赖于专家经验和定性分析，缺乏客观的数据支持和精确的量化评估，使得风险管理不够科学和准确。

6、(3)风险信息传递不畅：在项目团队中，风险信息的传递往往存在障碍，导致关键风险信息无法及时到达决策者手中，影响风险应对的效率。

7、(4)缺乏有效的风险应对策略：现有技术在风险应对方面缺乏系统化的支持，项目管理者难以根据风险评估结果制定合适的应对措施。

8、(5)风险管理流程的不连续性：项目风险管理往往是阶段性的，缺乏持续的监控和改进，使得风险管理不能适应项目环境的变化。

9、项目执行风险预警管理通常存在以下缺点：

10、实时性不足：传统的风险管理方法往往依赖于定期的风险评估会议，这导致风险识别和响应存在时间延迟，无法实时捕捉到项目执行过程中的即时变化。

11、主动性差：风险管理往往是一种被动响应，只有在风险发生或潜在风险被识别后，才开始采取行动。这种方法缺乏主动预防和控制风险的能力。

12、数据利用不充分：项目执行过程中产生的大量数据没有得到充分利用，如进度数据、成本数据、资源分配数据等，这些数据中蕴含的潜在风险信息没有被有效挖掘。

13、风险评估不精确：风险评估往往依赖于专家经验和主观判断，缺乏客观的数据支持和科学的评估模型，导致风险评估结果可能存在偏差。

14、风险沟通不畅：风险信息在项目团队成员之间的传递可能存在障碍，导致关键风险信息无法及时传达给所有相关利益相关者。

15、风险应对措施执行困难：即使风险被识别和评估，也可能因为缺乏有效的执行机制和跟踪监控，导致风险应对措施无法得到有效实施。

16、缺乏持续监控和改进：风险管理往往是一次性的活动，而不是一个持续的过程。项目团队可能在风险发生后采取应对措施，但缺乏对风险管理流程的持续监控和改进。

17、技术工具支持不足：尽管市场上存在一些项目管理软件，但它们在风险管理方面的功能往往有限，无法满足复杂项目对风险管理的需求。

技术实现思路

1、为了解决现有技术在风险管理方面的功能往往有限，无法满足复杂项目对风险管理的需求问题，本发明提出了一种项目执行过程跟踪及风险预警的方法，包括：

2、实时收集项目在执行过程中的各类数据；

3、将所述项目在执行过程中的各类数据代入预先构建的自回归积分滑动平均模型中，得到与所述项目相关的预期值；

4、基于项目在执行过程中的各类数据中的执行计划值和所述与所述项目相关的预期值，对项目成本和进度的风险进行评估，生成风险预警信息；

5、其中，所述自回归积分滑动平均模型是基于历史的项目在执行过程中的各类数据构成的时间序列数据结合平稳分析方法构建的。

6、可选地，所述自回归积分滑动平均模型的构建包括：

7、获取历史的项目在执行过程中的各类数据，并将所述历史的项目在执行过程中的各类数据按照时间由先到后排序构成时间序列数据；

8、对所述时间序列数据是否为平稳时间序列进行判断，并将非平稳时间序列进行转换，得到平稳时间序列；

9、基于所述平稳时间序列确定初步的自回归积分滑动平均模型；

10、将所述初步的自回归积分滑动平均模型与所述时间序列数据进行一致性检验，确定自回归积分滑动平均模型。

11、可选地，所述基于所述平稳时间序列确定初步的自回归积分滑动平均模型，包括：

12、分别求得所述平稳时间序列的自相关系数acf和偏自相关系数pacf，并绘制自相关图和偏自相关图，对所述自相关图和偏自相关图进行分析，得到最佳的阶层p和阶数q ；

13、由所述最佳的阶层p和阶数q，得到初步的自回归积分滑动平均模型。

14、可选地，所述对所述时间序列数据是否为平稳时间序列进行判断，并将非平稳时间序列进行转换，得到平稳时间序列，包括：

15、对所述时间序列数据绘图，观测是否为平稳时间序列；若为非平稳时间序列，则对所述非平稳时间序列进行d阶差分运算，化为平稳时间序列；否则直接用自回归积分滑动平均模型得到平稳时间序列。

16、可选地，在将所述项目在执行过程中的各类数据代入预先构建的自回归积分滑动平均模型中，得到与所述项目相关的预期值之前，还包括：

17、对项目执行的各类数据进行数据清洗、格式化和整合预处理，得到预处理后的数据；

18、其中，所述各类数据包括：进度数据、需求数据、成本数据和入账数据。

19、可选地，所述基于项目在执行过程中的各类数据中的执行计划值和所述与所述项目相关的预期值，对项目成本和进度的风险进行评估，生成风险预警信息，包括：

20、若项目执行的成本预期值超过项目执行成本计划值，则存在项目执行超预算风险，生成超预算风险预警信息，否则，不存在项目执行超预算风险；

21、若项目在执行过程中的进度预期值小于项目执行过程中的进度计划值，则存在项目延期完成风险，生成项目延期完成风险预警信息，否则，不存在项目延期完成风险；

22、其中，所述与所述项目相关的预期值包括：成本预期值和进度预期值；

23、所述执行计划值包括：执行成本计划值和进度计划值。

24、可选地，还包括，基于所述风险预警信息和预先构建的风险应对策略库通过关联规则挖掘算法，确定所述风险预警信息对应的应对措施；

25、其中，所述风险应对策略库是由历史风险预警信息和所述历史风险预警信息对应的应对措施构建的。

26、可选地，还包括，将所述风险预警信息进行发布。

27、可选地，所述将所述风险预警信息进行发布，包括下述任意一种或多种：系统消息推送、短信通知、公众号消息推送。

28、再一方面，本发明还提供了一种项目执行过程跟踪及风险预警平台，包括：

29、数据收集模块，用于实时收集项目在执行过程中的各类数据；

30、风险管理模块，用于将所述项目在执行过程中的各类数据代入预先构建的自回归积分滑动平均模型中，得到与所述项目相关的预期值；

31、预警模块，用于基于项目在执行过程中的各类数据中的执行计划值和所述与所述项目相关的预期值，对项目成本和进度的风险进行评估，生成风险预警信息；

32、其中，所述自回归积分滑动平均模型是基于历史的项目在执行过程中的各类数据构成的时间序列数据结合平稳分析方法构建的。

33、可选地，所述预警模块具体用于：

34、若项目执行的成本预期值超过项目执行成本计划值，则存在项目执行超预算风险，生成超预算风险预警信息，否则，不存在项目执行超预算风险；

35、若项目在执行过程中的进度预期值小于项目执行过程中的进度计划值，则存在项目延期完成风险，生成项目延期完成风险预警信息，否则，不存在项目延期完成风险；

36、其中，所述与所述项目相关的预期值包括：成本预期值和进度预期值；

37、所述执行计划值包括：执行成本计划值和进度计划值。

38、可选地，还包括：模型构建模块，用于构建自回归积分滑动平均模型；

39、所述构建模块包括：

40、参数获取子模块，用于获取历史的项目在执行过程中的各类数据，并将所述历史的项目在执行过程中的各类数据按照时间由先到后排序构成时间序列数据；

41、平稳性判断子模块，用于对所述时间序列数据是否为平稳时间序列进行判断，并将非平稳时间序列进行转换，得到平稳时间序列；

42、初步模型构建子模块，用于基于所述平稳时间序列确定初步的自回归积分滑动平均模型；

43、一致性检验子模块，用于将所述初步的自回归积分滑动平均模型与所述时间序列数据进行一致性检验，确定自回归积分滑动平均模型。

44、可选地，初步模型构建子模块具体用于：

45、分别求得所述平稳时间序列的自相关系数acf和偏自相关系数pacf，并绘制自相关图和偏自相关图，对所述自相关图和偏自相关图进行分析，得到最佳的阶层p和阶数q ；

46、由所述最佳的阶层p和阶数q，得到初步的自回归积分滑动平均模型。

47、可选地，所述平稳性判断子模块具体用于：

48、对所述时间序列数据绘图，观测是否为平稳时间序列；若为非平稳时间序列，则对所述非平稳时间序列进行d阶差分运算，化为平稳时间序列；否则直接用自回归积分滑动平均模型得到平稳时间序列。

49、可选地，还包括：参数预处理模块，用于对项目执行的各类数据进行数据清洗、格式化和整合预处理，得到预处理后的数据；

50、其中，所述各类数据包括：进度数据、需求数据、成本数据和入账数据。

51、可选地，还包括：措施确定模块，用于基于所述风险预警信息和预先构建的风险应对策略库通过关联规则挖掘算法，确定所述风险预警信息对应的应对措施；

52、其中，所述风险应对策略库是由历史风险预警信息和所述历史风险预警信息对应的应对措施构建的。

53、可选地，还包括：发布模块，用于将所述风险预警信息进行发布。

54、再一方面，本发明还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储器；所述存储器和处理器通过总线相连；

55、所述存储器，用于存储一个或多个程序；

56、当所述一个或多个程序被所述至少一个处理器执行时，实现如上述所述的一种项目执行过程跟踪及风险预警的方法。

57、再一方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实现如上述所述的一种项目执行过程跟踪及风险预警的方法。

58、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

59、本发明提供了一种项目执行过程跟踪及风险预警的方法，包括：实时收集项目在执行过程中的各类数据；将所述项目在执行过程中的各类数据代入预先构建的自回归积分滑动平均模型中，得到与所述项目相关的预期值；基于项目在执行过程中的各类数据中的执行计划值和所述与所述项目相关的预期值，对项目成本和进度的风险进行评估，生成风险预警信息；其中，所述自回归积分滑动平均模型是基于历史的项目在执行过程中的各类数据构成的时间序列数据结合平稳分析方法构建的。本发明通过自回归积分滑动平均模型预测风险，并实时收集项目执行过程的各类数据，全面的监控一个项目的执行过程，以帮助项目团队更有效地应对各种潜在风险。