Метод побудови нормалізованого розкладу реалізації задач проєкту з розробки програмного забезпечення для scum-команди без диференціації спеціалізацій

dc.citation.epage19
dc.citation.issue2
dc.citation.journalTitleУкраїнський журнал інформаційних технологій
dc.citation.spage11
dc.citation.volume6
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorТеслюк, В. М.
dc.contributor.authorБатюк, А. Є.
dc.contributor.authorВойтишин, В. В.
dc.contributor.authorTeslyuk, V. M.
dc.contributor.authorBatyuk, A. Ye.
dc.contributor.authorVoityshyn, V. V.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2025-11-19T08:25:56Z
dc.date.created2024-02-27
dc.date.issued2024-02-27
dc.description.abstractЗ погляду бізнесу одним із ключових аспектів проєктів із розроблення програмного забезпечення є потреба у прогнозованості часу та ресурсів, необхідних для їх успішного виконання. Від цієї оцінки істотно залежить перебіг реалізації та її результати – часто наслідками недооцінки стають неуспішність чи навіть провали проєктів. Розклад реалізації задач є однією із основних складових оцінки проєкту. Посилення конкуренції у сфері розроблення програмного забезпечення накладає все жорсткіші вимоги на оцінки проєктів – що вищі точність та рівень деталізації оцінки та що менше робочого часу витрачено на її підготовку, то більші шанси випередити конкурентів. Тому автоматизація побудови розкладу реалізації задач проєкту є актуальним науковим та технічним завданням. У статті висвітлено метод побудови розкладу реалізації задач проєкту із розроблення програмного забезпечення, що виконує scrum-команда без диференціації спеціалізацій інженерів-розробників. Обмеження на ресурси враховують, збалансовуючи оцінки трудомісткості задач та спроможності розроблення проєктної команди на кожному зі спринтів. Вимірювання як трудомісткості, так і спроможності розроблення здійснюють із застосуванням підходу “нормалізації”, абстрагуючись від рівня компетентності інженерів-розробників. Послідовність внесення задач у розклад враховує залежності між ними та ґрунтується на використанні методу диспетчеризації (List Scheduling). У результаті застосування розробленого методу отримують множину допустимих розкладів реалізації, для порівняння яких визначено функцію штрафу, що мінімізує час простоювання проєктної команди, враховуючи, що простоювання команди на початку проєкту менш бажане, ніж на етапі завершення. Розроблений метод, який рекомендовано застосовувати разом із методом поетапного оцінювання, дає змогу скоротити робочий час, який експерти витрачають на підготовку оцінки проєкту. Завдяки простоті поточної версії методу відповідну програмну реалізацію можна здійснити без написання вихідного коду, наприклад, із звикористанням лише табличного редактора. Серед наступних кроків з розвитку методу найпріоритетнішими є підтримка scrum-команд із диференційованими та змішаними спеціалізаціями, а також додавання можливості переходу від нормалізованого до “повного” розкладу реалізації, враховуючи життєвий цикл задач проєкту та структуру робочого часу інженерів-розробників.
dc.description.abstractFrom the business standpoint, predictability of the resources and time required for successful project completion is one of the key aspects of software development. This estimate significantly impacts project implementation and its outcomes – underestimation often leads to failures. An implementation schedule is one of the key ingredients of software development project estimation. Over recent years, the software development business has become even more competitive which, in turn, has imposed more demanding requirements on estimates – the more accurate an estimate is, and the less working time is spent on its preparation, the higher chance to overperform the competitors. This is why automation of such a manual assignment as project implementation schedule preparation is a relevant scientific and technical task. The current article is devoted to a method of building a software development project tasks implementation schedule. The project is supposed to be done by a scrum team with non-differentiated specializations. The resource constraints are expressed as balancing of the task effort estimates and the project team development capacity for each of the sprints. In order to unify measurement of software development productivity, a “normalization” approach is applied. The order of adding tasks to a schedule considers dependencies between the tasks and utilizes the List Scheduling method. As the method's outcomes, a set of feasible project implementation schedules is produced. Over a feasible schedule, a fine objective function is defined. This objective function minimizes the project team’s idle time assuming that such idle time in the beginning of the project is “worse” than in its ending. Being applied along with the Multi-Stage Estimation method, the method proposed in the current article allows to reduce the working time spent by experts on preparation of estimates. Because of its simplicity, the software implementation of the current method version can be done without writing source code – a spreadsheet editor can be used instead. The priority ways of the further evolution of the method are the following: supporting of scrum teams with differentiated and mixed specializations; transition from a normalized project implementation schedule to the “full” one considering the project tasks' lifecycle and the structure of software developers’ working time.
dc.format.extent11-19
dc.format.pages9
dc.identifier.citationТеслюк В. М. Метод побудови нормалізованого розкладу реалізації задач проєкту з розробки програмного забезпечення для scum-команди без диференціації спеціалізацій / В. М. Теслюк, А. Є. Батюк, В. В. Войтишин // Український журнал інформаційних технологій. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2024. — Том 6. — № 2. — С. 11–19.
dc.identifier.citationenTeslyuk V. M. Metod of building a normalized implementation schedule of a software development project for a scrum team with non-diferentiated specializations / V. M. Teslyuk, A. Ye. Batyuk, V. V. Voityshyn // Ukrainian Journal of Information Technology. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2024. — Vol 6. — No 2. — P. 11–19.
dc.identifier.doidoi.org/10.23939/ujit2024.02.011
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/120428
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofУкраїнський журнал інформаційних технологій, 2 (6), 2024
dc.relation.ispartofUkrainian Journal of Information Technology, 2 (6), 2024
dc.relation.references1. Blazewicz, J., Lenstra, J. K., & Kan, A. H. G. R. (1983). Scheduling subject to resource constraints: Classification and complexity. Discrete Applied Mathematics, 5(1), 11‑24. https://doi.org/10.1016/0166-218X(83)90012-4
dc.relation.references2. Boehm, B. W., Abts, C., Brown, A. W., Devnani-Chulani, S., Clark, B. K., Horowitz, E., Madachy, R. J., Reifer, D. J., & Steece, B. (2000). Software Cost Estimation with COCOMO II. Prentice-Hall: Saddle River.
dc.relation.references3. Brucker, P. (2007). Scheduling Algorithms (5. 5th ed. 2007). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-69516-5
dc.relation.references4. Brucker, P., Drexl, A., Möhring, R., Neumann, K., & Pesch, E. (1999). Resource-constrained project scheduling: Notation, classification, models, and methods. European Journal of Operational Research, 112(1), 3‑41. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(98)00204-5
dc.relation.references5. Bureau of Naval Weapons, United States, Special Projects Office. (1958). Program Evaluation Research Task PERT Summary Report: Phase 1 (p. 35). Special Projects Office, Bureau of Naval Weapons, Department of the Navy.
dc.relation.references6. Bureau of Naval Weapons, United States, Special Projects Office. (1958). Program Evaluation Research Task PERT Summary Report: Phase 2 (p. 108). Special Projects Office, Bureau of Naval Weapons, Department of the Navy.
dc.relation.references7. Ciupe, A., Meza, S., & Orza, B. (2016). Heuristic Optimization for the Resource Constrained Project Scheduling Problem: A Systematic Mapping. 619‑626. https://doi.org/10.15439/2016F389
dc.relation.references8. Gantt, H. L. (1903). A Graphical Daily Balance in Manufacture. Transactions of the American Society of Mechanical Engineers, 24, 1322‑1331. https://doi.org/10.1115/1.4060667
dc.relation.references9. Geraldi, J., & Lechter, T. (2012). Gantt charts revisited: A critical analysis of its roots and implications to the management of projects today. International Journal of Managing Projects in Business, 5(4), 578‑594. https://doi.org/10.1108/17538371211268889
dc.relation.references10. Graham, R. L. (1969). Bounds on Multiprocessing Timing Anomalies. SIAM Journal on Applied Mathematics, 17(2), 416‑429. https://doi.org/10.1137/0117039
dc.relation.references11. Graham, R. L., Lawler, E. L., Lenstra, J. K., & Kan, A. H. G. R. (1979). Optimization and Approximation in Deterministic Sequencing and Scheduling: A Survey. In Annals of Discrete Mathematics (Vol. 5, pp. 287‑326). Elsevier. https://doi.org/10.1016/S0167-5060(08)70356-X
dc.relation.references12. Hartmann, S., & Briskorn, D. (2022). An updated survey of variants and extensions of the resource-constrained project scheduling problem. European Journal of Operational Research, 297(1), 1‑14. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2021.05.004
dc.relation.references13. Herroelen, W., De Reyck, B., & Demeulemeester, E. (1998). Resource-constrained project scheduling: A survey of recent developments. Computers & Operations Research, 25(4), 279‑302. https://doi.org/10.1016/S0305-0548(97)00055-5
dc.relation.references14. Kelley, J. E., & Walker, M. R. (1959). Critical-Path Planning and Scheduling. Eastern Joint IRE-AIEE-ACM Computer Conference, 160‑173. https://doi.org/10.1145/1460299.1460318
dc.relation.references15. Kolisch, R., & Hartmann, S. (1999). Heuristic Algorithms for the Resource-Constrained Project Scheduling Problem: Classification and Computational Analysis. In J. Węglarz (Ed.), Project Scheduling (Vol. 14, pp. 147‑178). Springer US. https://doi.org/10.1007/978-1-4615-5533-9_7
dc.relation.references16. Land, A. H., & Doig, A. G. (1960). An Automatic Method of Solving Discrete Programming Problems. Econometrica, 28(3), 497. https://doi.org/10.2307/1910129
dc.relation.references17. Pritsker, A. A. B. (1966). GERT: Graphical Evaluation and Review Technique. RM-4973-NASA. National Aeronautics and Space Administration under Contract No. NASr-21.
dc.relation.references18. Project Management Institute (Ed.). (2021). A guide to the project management body of knowledge (PMBOK® guide) and the standard for project management (Seventh Edition). Project Management Institute, Inc.
dc.relation.references19. Schutten, J. M. J. (1996). List scheduling revisited. Operations Research Letters, 18(4), 167‑170. https://doi.org/10.1016/0167-6377(95)00057-7
dc.relation.references20. Teslyuk, V., Batyuk, A., & Voityshyn, V. (2022). Method of Recommending a Scrum Team Composition for Intermediate Estimation of Software Development Projects. 2022 IEEE 17th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), 373‑376. https://doi.org/10.1109/CSIT56902.2022.10000432
dc.relation.references21. Teslyuk, V., Batyuk, A., & Voityshyn, V. (2022). Method of Software Development Project Duration Estimation for Scrum Teams with Differentiated Specializations. Systems, 123(10), 1‑19. https://doi.org/10.3390/systems10040123
dc.relation.references22. Teslyuk, V., Batyuk, A., & Voityshyn, V. (2024). Preliminary Estimation for Software Development Projects Empowered with a Method of Recommending Optimal Duration and Team Composition. Applied System Innovation, 7(3). https://doi.org/10.3390/asi7030034
dc.relation.references23. Türkakın, O. H., Arditi, D., & Manisalı, E. (2021). Comparison of Heuristic Priority Rules in the Solution of the Resource-Constrained Project Scheduling Problem. Sustainability, 13(17), 9956. https://doi.org/10.3390/su13179956
dc.relation.referencesen1. Blazewicz, J., Lenstra, J. K., & Kan, A. H. G. R. (1983). Scheduling subject to resource constraints: Classification and complexity. Discrete Applied Mathematics, 5(1), 11‑24. https://doi.org/10.1016/0166-218X(83)90012-4
dc.relation.referencesen2. Boehm, B. W., Abts, C., Brown, A. W., Devnani-Chulani, S., Clark, B. K., Horowitz, E., Madachy, R. J., Reifer, D. J., & Steece, B. (2000). Software Cost Estimation with COCOMO II. Prentice-Hall: Saddle River.
dc.relation.referencesen3. Brucker, P. (2007). Scheduling Algorithms (5. 5th ed. 2007). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-69516-5
dc.relation.referencesen4. Brucker, P., Drexl, A., Möhring, R., Neumann, K., & Pesch, E. (1999). Resource-constrained project scheduling: Notation, classification, models, and methods. European Journal of Operational Research, 112(1), 3‑41. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(98)00204-5
dc.relation.referencesen5. Bureau of Naval Weapons, United States, Special Projects Office. (1958). Program Evaluation Research Task PERT Summary Report: Phase 1 (p. 35). Special Projects Office, Bureau of Naval Weapons, Department of the Navy.
dc.relation.referencesen6. Bureau of Naval Weapons, United States, Special Projects Office. (1958). Program Evaluation Research Task PERT Summary Report: Phase 2 (p. 108). Special Projects Office, Bureau of Naval Weapons, Department of the Navy.
dc.relation.referencesen7. Ciupe, A., Meza, S., & Orza, B. (2016). Heuristic Optimization for the Resource Constrained Project Scheduling Problem: A Systematic Mapping. 619‑626. https://doi.org/10.15439/2016F389
dc.relation.referencesen8. Gantt, H. L. (1903). A Graphical Daily Balance in Manufacture. Transactions of the American Society of Mechanical Engineers, 24, 1322‑1331. https://doi.org/10.1115/1.4060667
dc.relation.referencesen9. Geraldi, J., & Lechter, T. (2012). Gantt charts revisited: A critical analysis of its roots and implications to the management of projects today. International Journal of Managing Projects in Business, 5(4), 578‑594. https://doi.org/10.1108/17538371211268889
dc.relation.referencesen10. Graham, R. L. (1969). Bounds on Multiprocessing Timing Anomalies. SIAM Journal on Applied Mathematics, 17(2), 416‑429. https://doi.org/10.1137/0117039
dc.relation.referencesen11. Graham, R. L., Lawler, E. L., Lenstra, J. K., & Kan, A. H. G. R. (1979). Optimization and Approximation in Deterministic Sequencing and Scheduling: A Survey. In Annals of Discrete Mathematics (Vol. 5, pp. 287‑326). Elsevier. https://doi.org/10.1016/S0167-5060(08)70356-X
dc.relation.referencesen12. Hartmann, S., & Briskorn, D. (2022). An updated survey of variants and extensions of the resource-constrained project scheduling problem. European Journal of Operational Research, 297(1), 1‑14. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2021.05.004
dc.relation.referencesen13. Herroelen, W., De Reyck, B., & Demeulemeester, E. (1998). Resource-constrained project scheduling: A survey of recent developments. Computers & Operations Research, 25(4), 279‑302. https://doi.org/10.1016/S0305-0548(97)00055-5
dc.relation.referencesen14. Kelley, J. E., & Walker, M. R. (1959). Critical-Path Planning and Scheduling. Eastern Joint IRE-AIEE-ACM Computer Conference, 160‑173. https://doi.org/10.1145/1460299.1460318
dc.relation.referencesen15. Kolisch, R., & Hartmann, S. (1999). Heuristic Algorithms for the Resource-Constrained Project Scheduling Problem: Classification and Computational Analysis. In J. Węglarz (Ed.), Project Scheduling (Vol. 14, pp. 147‑178). Springer US. https://doi.org/10.1007/978-1-4615-5533-9_7
dc.relation.referencesen16. Land, A. H., & Doig, A. G. (1960). An Automatic Method of Solving Discrete Programming Problems. Econometrica, 28(3), 497. https://doi.org/10.2307/1910129
dc.relation.referencesen17. Pritsker, A. A. B. (1966). GERT: Graphical Evaluation and Review Technique. RM-4973-NASA. National Aeronautics and Space Administration under Contract No. NASr-21.
dc.relation.referencesen18. Project Management Institute (Ed.). (2021). A guide to the project management body of knowledge (PMBOK® guide) and the standard for project management (Seventh Edition). Project Management Institute, Inc.
dc.relation.referencesen19. Schutten, J. M. J. (1996). List scheduling revisited. Operations Research Letters, 18(4), 167‑170. https://doi.org/10.1016/0167-6377(95)00057-7
dc.relation.referencesen20. Teslyuk, V., Batyuk, A., & Voityshyn, V. (2022). Method of Recommending a Scrum Team Composition for Intermediate Estimation of Software Development Projects. 2022 IEEE 17th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), 373‑376. https://doi.org/10.1109/CSIT56902.2022.10000432
dc.relation.referencesen21. Teslyuk, V., Batyuk, A., & Voityshyn, V. (2022). Method of Software Development Project Duration Estimation for Scrum Teams with Differentiated Specializations. Systems, 123(10), 1‑19. https://doi.org/10.3390/systems10040123
dc.relation.referencesen22. Teslyuk, V., Batyuk, A., & Voityshyn, V. (2024). Preliminary Estimation for Software Development Projects Empowered with a Method of Recommending Optimal Duration and Team Composition. Applied System Innovation, 7(3). https://doi.org/10.3390/asi7030034
dc.relation.referencesen23. Türkakın, O. H., Arditi, D., & Manisalı, E. (2021). Comparison of Heuristic Priority Rules in the Solution of the Resource-Constrained Project Scheduling Problem. Sustainability, 13(17), 9956. https://doi.org/10.3390/su13179956
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/0166-218X(83)90012-4
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/978-3-540-69516-5
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/S0377-2217(98)00204-5
dc.relation.urihttps://doi.org/10.15439/2016F389
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1115/1.4060667
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1108/17538371211268889
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1137/0117039
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/S0167-5060(08)70356-X
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.ejor.2021.05.004
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/S0305-0548(97)00055-5
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1145/1460299.1460318
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/978-1-4615-5533-9_7
dc.relation.urihttps://doi.org/10.2307/1910129
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/0167-6377(95)00057-7
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/CSIT56902.2022.10000432
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/systems10040123
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/asi7030034
dc.relation.urihttps://doi.org/10.3390/su13179956
dc.rights.holder© Національний університет “Львівська політехніка”, 2024
dc.subjectтеорія розкладів
dc.subjectрозклад реалізації проєкту
dc.subjectscrum-команда
dc.subjectметод поетапного оцінювання
dc.subjectметод диспетчеризації
dc.subjectjob-shop scheduling
dc.subjectproject implementation schedule
dc.subjectscrum team
dc.subjectMulti-Stage Estimation method
dc.subjectList Scheduling
dc.titleМетод побудови нормалізованого розкладу реалізації задач проєкту з розробки програмного забезпечення для scum-команди без диференціації спеціалізацій
dc.title.alternativeMetod of building a normalized implementation schedule of a software development project for a scrum team with non-diferentiated specializations
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2024v6n2_Teslyuk_V_M-Metod_of_building_a_normalized_11-19.pdf
Size:
880.5 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2024v6n2_Teslyuk_V_M-Metod_of_building_a_normalized_11-19__COVER.png
Size:
1.72 MB
Format:
Portable Network Graphics

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.84 KB
Format:
Plain Text
Description: