April 2022 – Researchnology Co.

通用研发项目描述文档模板 – Sample Topical Outline for the Primary Project Documentation

研发项目总描述文档是研发过程中重要的一环。不仅研发团队可以在开发过程中用它随时回顾进程，设计下一步走向，即使在项目结束后，接手团队仍然可以延续过程。项目描述文档可以让大的团队保持同步。特别是在开发复杂、大范围系统的项目中，作用至关重要，项目组织者必须搞好。下面我们提供一套根绝实际项目编写的通用项目文档模板。稍加修改，可适用于大部分技术项目。

研发项目描述文档章节模板

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复杂技术开发项目流程样板 – A Sample Template for Project Task Tree

无论技术大小，开发的过程基本都是一样的。担当技术难度大、涉及的知识领域广、需要参与的团队大时，正确的项目设计、管理就尤为重要。科学的管理方法可以提高研发效率，减轻各部门的压力，处理意外情况。而贯穿于始终的就是“科学方法”，简论见本站另一则短文。这里我们提供一套项目流程样板供参考。这个样板是基于一个真实的目标识别项目修改后得到的。

开发新技术应遵循的科学方法 – Scientific Method for Developing New Technologies

技术开发，只要遵循统一的项目管理路线，无论多么庞杂、庞大，即使需要很复杂的过程、有很大的团队参与，也可以轻松完成。重要的是要在研发管理各个环节使用“科学方法”。科学方法的简要框架可以概括为：

研发人员工作提示集 – Tips for Research Scientists and Engineers

以下为一组贴心小提示，帮助研发人员、工程师、项目管理人员和管理层更高效地完成研发任务。

提示

管理层要为每一位研究和管理人员提供一套完备的用于规划、设计和实施研究项目的软件工具。提供使用和维护这些工具的时间和资源。
在整个项目各节点使用先期验证项目来发现可能的、意料之外结果，防止故障，避免采纳脆弱的步骤，确定操作范围并估计所提出方案的可行性
使用任务树结构图来规划自上而下的项目。随着这些项目的进展，使用里程碑结构图来规划项目的物流、时间表和成本核算。
在执行任务之前和执行过程中，盘点外部和内部对试验单元进行的修改，仔细确定每个修改是必需的、不需要的还是不相关的。
谨慎设计有人或动物参与的任务，因为管理和控制人或动物会比较困难且成本高昂，同时会牵扯复杂的道德和法律问题。
对于给定的任务，仔细地定义系统、环境和实验室，然后彻底、系统地检查它们，以确定：
- 任务资源可能产生的不良影响，以及外部对于任务资源产生的不良影响；
- 确定系统边界可能被破坏的方式；
- 系统内影响任务单元的外来元素
将众多单个收益指标汇总成一个总结矩阵，或将众多收益指标和成本组合成一个总结矩阵总是可能的，但这种简单的形式有可能掩盖更有意义的信息。
计划好每一个任务后，在研究报告中随时记录下你发现的每一个小规律。定期将笔记收集到一个主列表中，按类别、类型和角色分组，将它们整理成系统的规律组，并确保规律之间没有冲突。
为了最大限度地降低测量结果的净不确定性，我们应该：（1）尽可能直接测量，（2）尽量减少中间结果的算术合并次数；（3）确保测量样本尽可能独立和随机
对于每个包含数字的知识命题，尽可能直接在命题本身或在伴随的命题中陈述数字的精度，或估计精度。例如：- 摄像机支持 256 级灰度； – 在0 到 120 mph 速度范围内，速度测量的误差在5 mph范围之内。
可行性试点对于探讨各组成任务的可行性很有用。每个试点计划可以相对简单，也可以不记录在最终的项目报告中，但研究团队必须在研究笔记中完整记录结果。一旦试点产生了可能有用的结果，也一定要进行确认和验证工作来。
一般来说，用于计划时间过少比过多会导致更大的整体上的时间损失
由于项目任务树模式图和里程碑模式图清楚地呈现了项目每个阶段、每个步骤的关系，作为主要规划文件，其非常重要，所以团队每一位成员都要有任务图的最新副本。
对于研发科学家和工程师：要抵制“随手编造”的冲动。提前仔细地计划好项目，同时随着经验的积累和试点的结果调整计划，发现计划的缺陷和潜在的可以改进的地方。准备好向管理层提供可靠的时间和成本估算。如果发现无法在最后期限前完成任务，就要马上让经理知道，不要等到最后一刻。请理解经理们需要照顾更广泛领域内各方的关切。在工作场所是不能实施民主制度的。
研发经理：请为您的研究人员和工程师提供必要的时间和资源，用于完善项目的规划和设计。将人员安排在一个或两个同时进行的项目上。不要进行无必要的操练式的工作，浪费研究人员和工程师的时间；不要微观管理，不要在小问题上斤斤计较。尽量不要让你的科学家和工程师承担行政任务，那是你的工作。如果你别无选择，请明确划定行政任务的时间和成本，核算在当前项目预算之外，并适当延长项目截止日期。
任务目标是任务团队和管理层之间的契约。它通常带有人际政治成分，所以要谨慎措辞。
从项目一开始，就要写好项目完成后要得到的知识。每当获得新的知识时，就要修改或更新最初的列表。
通过试点来摸索需要的参数和可行的运转条件，以及各因素的动态范围区间、前进每一步的大小。
如果已有解决方案可以满足任务需求，采用它几乎肯定比再造新的更具成本效益。
安排获得完整、原始且未经预处理的数据。准备好处理人际关系和所有权问题，以及不请自来的“帮助”。
在开始实验设计之前，仔细清点任务的所有组成部分。
确保实验室中的每件物品在实验中都有特定的用途。如果有物品不在所需任务的清单上，请将其移除。如果无法移除，也要尽可能用积极的方法处理
禁止除必要人员以外的所有人进入实验室，张贴并发布此限制，并严格执行。停止调整所有固定参数和环境系统。如有必要，在无人期间持续监控实验室
因为实验产生的偏差通常是非常隐蔽、出乎意料和违反直觉的，所以要查清所有可能造成实验偏差的来源。可以根据风险和成本，决定如何调查这些来源及其影响。当有人参与试验时，可以请心理学家来帮助识别偏差来源。
由于原始数据会被变形，性能指标也可能被更改，我们应该同时保留原始和处理后的实验数据。
在计算总体性能之前，分析在试点取得的原始或简化后的结果，检测任何异常、意料之外的规律，并确认假设的性能指标是否正确。
除了了解当前的任务目标之外，项目和管理人员还应该充分了解当前的上层任务和子的任务目标。在项目任务纵向层次和同层任务之间建立有效的沟通渠道。
文本的排版和各种的颜色选择可以增强文字和图形所能传递的信息。相反，不当的使用会分散读者的注意力，造成视觉混乱，使你希望读者无法正确地领会信息。参加一些正式的培训，可以提高文本排版和颜色使用的技术。要了解你的文档的黑白打印效果。
在记录项目过程时，省略曾经走过的弯路和错误的起始点，将过程提炼成尽可能简单的故事：从分析任务，到建立假设，到消化结果，再到验证结论，沿一条线性序列描述。
在整理项目报告或演示文稿之前，要首先了解读者和读者对这个项目感兴趣的内容，包括读者的知识水平、政治取向知识本身，以此来指导报告结构的设计和内容选择。

科研攻关中的混料试验方法-举例讲解

前言

方便面是一种广受欢迎的快餐食品，市场上种类很多，商家竞争激烈。谁能快速推出一款广受欢迎的口味儿，谁就能抢占市场，在短期内收益颇丰。

但怎么才能调制出最受欢迎的料包哪？因为佐料选择多，配置比例不好掌握。各个地区，甚至各个季节顾客的口味也不一样，重口难调。这里我们将介绍一种快速、系统的配料筛选方法。通过调整各种调料组合，覆盖全部可能的组合空间；然后邀请品尝师打分，拟合统计预测模型，挑选出最受喜爱的调料配方。只要掌握了这种方法，经常使用，就能更快推出比对手更受欢迎的产品，永远立于不败之地。

这种配料筛选方法实际上是一种经典的试验设计方法，叫混料试验方法，在工业制造、高技术开发领域都在大显身手，世界最有竞争力的企业都在使用。但其原理其实并不复杂，如果使用开源的R软件来设计和分析，一般人都能掌握。所以我们希望借助方便面这个例子，帮助各位在科学技术开发中正确使用。

混料试验设计简介

在混料试验设计中，独立因素是各个混料的百分比，各成分百分比之和一定是100%。影响整体混料特性的因素，不是哪个因素的多少，而是各种因素之间的比率。比如不锈钢的抗拉伸性，取决于不锈钢成分中的铁、铜、镍、铬之间的比率，而不是单一成分的多少。又如咱们的方便面料包，当面条和煮水量一定的情况下，味道取决于盐、鸡汤酱、酸菜、香油等调味品的比例，而不是某一调味品绝对量的多少。

由于各调味品的绝对取值受到限制，常见的选试验点的方法与正交试验不太一样，用的是“单形格子”(Simplex-Lattice) 和“单形重心”(Simplex-Centroid) 选点法。如果部分因素之间还受到相互约束条件限制的话，就要用“D-最优极端定点”(D-Optimal Constrained Extreme-Vertices)设计法了。

当因素较多或约束条件较复杂时，手工选试验点会比较繁琐，理解上也有困难。好在现在的开源免费的R软件，可以帮我们完成这一步。本文也将讲解如何使用R来完成所有任务，并在文尾提供数据、代码的下载。

料包的配料试验

那么我们怎么设计方便面料包的配料试验哪？

在面材和用水量固定的情况下，每袋方便面料包的总重量大体是固定的。因此影响方便面口味的因素是各个佐料的比例，而不是单一佐料的多少。比如做一款鸡汤口味的料包，主要成分是鸡汤酱、酸菜、盐和香油，影响汤的咸淡和酱香特点的是佐料的比例。现在市场上有的方便面不受顾客欢迎，被抱怨太清淡，盐太少，估计这位厂家就没使用我们的试验优化方法。

试验过程首先要设计各种配料比的组合，然后按配料比做出试验产品，交给品尝师品尝、打分。配料比的选择是设计的核心，如果选择不当，最后估测出的预测模型就会是错误的。试验次数的多少也要根据模型的复杂程度、限制条件、以及精确度来决定。试验点的选择要覆盖所有可能的选择区域，均匀分布。虽然手工做到这一点有点难，但我们可以请R软件帮忙。

输入限制条件后，R软件就能提供一套佐料配比试验计划。一共安排有16组试验。看一下限制区内试验点的分布情况。

我们按这个计划做出方便面供十位品尝师排位打分。我们用十位品尝师打出的平均分，来拟合以下典型二次多项式预测模型。用拟合好的这个模型，我们可以预测顾客对各种配料比的喜爱程度。看一下当香油确定在0的位址时，模型拟合好以后满意度排序得分预测结果。

图中颜色愈深，排位分越靠前，越受欢迎。反之数越大，越不受欢迎。三个顶点对应的是鸡汤酱，酸菜和盐的含量，香油的比例固定在0的位置。在边线位置上是只有两种佐料组合的情况。中央虚线内为受约束可试验的区域。如果我们调整香油含量，就会看到预测的趋势也会相应地变化。（这里我们通过一个R/Shiny的应用演示此变化规律，请参照文尾视频观看）。

在R软件中实现混料设计数据分析

下面介绍一下如何用R软件来实现以上过程。首先我们要引入三个功能库，”mixexp” 是专门用于设计和分析混料试验的。”nloptr” 是非线性方程优化功能库。”openxlsx” 是Excel文件编辑功能库。

第一步是设计混料试验。因为独立成分自身和之间都有约束条件，我们不能用“单形格子”和“重心”设计，也就是mixexp里面的SLD() and SCD() 功能。我们需要用Xvert算法。好在mixexp提供了Xvert() 函数。我们只要提供维数和约束条件，就能得到多维顶点坐标，很好用。

然后我们可以用DesignPoints()函数在三维坐标系中看一下选中的试验点。这些点都在约束区的棱边和顶点上。如需要拟合更高次的多项式，我们可以用Fillv()函数，但试验次数也会增加，这里我们暂且就不考虑了。

第二步是分析试验数据。研究人员组织品尝师品尝16种配方，排序打分，输入数据。我们读入该数据，用mixexp里面的MixModel()函数拟合二次多项式模型，看一下拟和好的模型。预测的等高线图可以用ModelPlot()函数打出。第三步就是寻找最佳配方了，也就是在受约束条件下，相对于最高排名的各佐料比例。这要用到nloptr功能包里的nloptr()函数。写好优化目标，也就是我们拟合好的这个二次多项式，约束条件，相等的和不等的，然后执行nloptr()函数。再用ModelPlot()看一下在最优条件下的预测得分等高图。