项目管理成熟度实践︱无人机发动机研发项目质量管理成熟度建模

摘要：
聚焦当前无人机发动机研发项目的质量管理水平，以项目管理成熟度OPM3模型为基础，构建质量管理成熟度色彩模型。从项目过程、项目组织、质量管理知识领域三个维度进行综合质量管理成熟度评估，结合色彩RGB模式，将三个维度融合为项目质量管理成熟度。该模型具有无人机发动机研发项目特点，有助于提升无人机发动机研发项目质量管理水平，促进无人机发动机研发的高质量发展。
关键词：
无人机发动机；研发项目；质量管理；成熟度色彩模型
0 引言
随着人工智能技术的发展，现代化作战方式也朝着无人作战方向转变。各国对无人装备研发的投入日益增长，科技的力量将引起战场环境、作战方式翻天覆地的变化。无人机凭借低成本、高机动的优势在现代化战场上大放异彩，无论是侦查通信还是精确打击都能完美实现。而无人机发动机作为我国航空研发领域的短板，一直制约着无人机的发展，特别是最大载重、最大续航等作战性能受到发动机性能的严重制约。
成熟度模型的应用能够有效提升项目的管理水平。目前，常用的成熟度模型主要有CMM、OPM3、TRL、K-PMMM、MRL、P2M等。其中，OPM3模型[1]为组织级项目管理成熟度模型，具有三维结构，是国际公认最具影响力的成熟度模型之一。本文以质量管理为聚焦点，分析无人机发动机研发项目特点，在OPM3模型的基础上构建以项目过程、项目组织、质量管理知识领域为维度的无人机发动机研发项目质量管理成熟度色彩模型(Color Model of Quality Management Maturity for drone engine R&D Project，以下简称“C-QM3模型”)。通过科学的管理方法定位无人机发动机研发项目中存在的缺陷，采取针对性的有效措施，持续改进无人机发动机研发项目质量管理，不断提升无人机发动机研发质量。
1 无人机发动机研发项目特点分析
1.1 弱矩阵式组织结构
目前，我国无人机发动机的研发团队大多采用弱矩阵式的组织模式。在该模式下，各部门能够高效地沟通、协调简单的技术问题。但随着无人机发动机的迅速发展，其技术难度和复杂程度与日俱增。在该模式下，作为协调员角色的项目经理需要跨部门沟通、协调技术难点，组织模式的局限性日益凸显。为解决上述问题，构建C-QM3模型，将OPM3模型的组织级改为项目组织维，可以有效深化各部门对质量要求的理解，保证整个项目团队达成一致性目标。
1.2 团队成员信息不对称
在研发项目中，研发设计人员与试验员之间信息共享程度较低，导致在试验过程中一旦出现故障问题，故障点定位困难，试验员不能全面掌握必要的信息。尤其在技术复杂的研发项目中，信息共享尤为重要。C-QM3模型可细化OPM3模型中的基本过程，使项目成熟度的评价更贴近项目实际，方便使用者快速发现研发项目过程中存在的质量管理漏洞，在最短时间内进行处理。
1.3 项目质量管理方法粗放
当前，无人机研发项目的质量管理普遍滞后，管理方法粗放，项目质量管理的方法和理念没有得到较好地普及，事前管理的缺失导致事后返工现象频发。基于此，C-QM3模型聚焦质量管理，将OPM3模型涉及的项目管理范围聚焦于质量管理知识领域维，将项目中的活动分为质量规划、质量管理、质量控制三个方面，有助于及时发现项目质量管理中的不足。
2 C-QM3模型的构建原则
C-QM3模型是评价无人机发动机研发项目质量管理水平的依据，评价工作由模型出发，也是对模型的延伸。在构建模型时，必须符合管理规律，贴近实际工作，C-QM3模型的构建符合以下原则。
2.1 科学性原则
科学性原则是指成熟度模型体现无人机发动机研发项目质量管理特点，质量管理全过程在模型中可见，对无人机发动机研发项目具有较强的针对性，模型具备理论支撑。
2.2 系统性原则
系统性原则是指在构建成熟度模型时应充分考虑项目组织对项目的影响[2]。在量化评估文件资料时，重视管理者在管理过程中的决定性作用，以系统、整体的角度构建模型。
2.3 动态性原则
动态性原则是指在构建成熟度模型时应坚持持续优化的思路，避免模型的封闭性与停滞性[3]。通过自我革新，不断丰富完善管理方法，循环开展自我否定，促进无人机发动机研发项目质量管理水平呈螺旋式上升。