项目管理必备——使用燃尽图监控项目整体进度

在《跳出任务管理的泥沼，拥抱甘特图的怀抱》一文中，我谈到了使用甘特图来规划任务。甘特图更多的关注每一个任务的进度上。那么如果我希望了解项目整体的进度，应该如何选择呢？此时就需要引入另一个简单又强大的工具：燃尽图（ Burn down chart ）。

什么是燃尽图

假设项目 X 有 5 个任务，我们在预估这些任务的时候，时间安排如下：

|  项目名称 | 预计用时（小时） |
| --- | ---  |
| 任务 1 | 5 |
| 任务 2 | 6 |
| 任务 3 | 7 |
| 任务 4 | 4 |
| 任务 5 | 3 |

这个任务预计需要 25 小时完成，考虑到可能需要处理各种突发事件留出机动时间，因此，我需要在 7 天内完成这个项目，项目时间定为：2018-12-01 到 2018-12-07。

在非常理想的情况下，平均分配工作时间，到 2018-12-07 这一个公作日结束时刚刚好完成任务。此时的时间消耗，绘制为折线图如下图所示。

纵坐标为任务剩余时间，横坐标为日期，

然而，在实际情况中，可能有些任务能提前完成，有些任务时间又需要延迟，实际上的剩余时间和日期的折线图可能如下图橙色曲线所示。

这就是燃尽图。非常简单又非常直观。

从这一幅燃尽图中，我们可以看到：在 2018-12-01 到 2018-12-05 时，我们的开发进度是领先于计划的，看起来任务应该能够提前完成，橙色曲线斜率负得越多，越陡，表示实际开发进度领先得越多。然而从 2018-12-03 开始，开发速度下降，到 2018-12-06 时进度和预期时间重合。到 2018-12-07，开发进度落后于预期，任务无法如期完成。

我们再来看几个例子：

• 按时完成任务：

• 提前完成任务

• 没有完成任务

• 前期落后进度，后期加速赶上

如何绘制燃尽图

燃尽图是敏捷开发中的一个概念，不少敏捷开发的相关的项目管理系统中都能够生成燃尽图。由于燃尽图非常简单，使用 Excel 自带的画图功能，稍稍费一些功夫也能够正常生成。

本着使用 Python 提高日常办公效率的考虑，我使用 macOS 自带的 numbers 表格工具 + Python 来生成燃尽图。当然你也可以使用 Excel 来完成。其中表格用于记录任务的剩余时间，Python 用于格式化任务时间并生成燃尽图。

表格的填写规范

其中表格如下图所示：

其中，表格的第一行是任务名称，第一列是日期。表格中间填写的数字，表示任务的剩余时间。表格的填写规则如下：

• 某一格留空，表示这一天没有做这个任务。
• 某一格为 0，表示任务完成。
• 某一格为大于 0 的数字，表示任务剩余的时间。
• 不需要提前填写没有发生的日期。例如任务安排为 2018-12-01 到 2018-12-07，今天是 2018-12-06，那么不需要提前填写 2018-12-07 这一行。
• 请按照日期正序排序，不要打乱日期。

分析程序的使用说明

填写好表格以后，把它保存为 excel 的 xlsx 文件。假设路径为：/Users/kingname/Desktop/test.xlsx（或者 Windows 系统保存在：D:\work\test.xlsx）。

使用 Anaconda 中的 Jupyter 打开分析程序的 ipynb 文件，如下图所示：

只需要修改这三行数据中，单引号里面的内容，其余内容不需要修改。

修改完成以后，点击工具栏的Kernel-Restart & Run All，如下图所示。

静静等待 2 秒钟，燃尽图将会出现在页面的最下方。如下图所示。

获取 Excel 模板和源代码

Excel 与 ipynb 文件地址：https://github.com/kingname/Automatic/tree/master/burndown_chart

使用 Jupyter 打开 ipynb 文件可以看到分析程序。