随着我国互联网、人工智能技术的蓬勃发展,高效率的软件开发对IT公司的重要性日益明显。DPX公司部分算法开发项目旨在探索和研究基于DPX公司芯片的特点,提供丰富的高性能、低延迟的网络模型,赋能经验不足的算法研发人员,根据应用场景构建定制化深度学习网络模型,让研发人员更专注应用任务,提升工作效率,加速应用迭代速度,提升DPX公司产品的时效性和市场竞争力。在这个互联网时代,技术迭代更新的速度决定着产品能占领多大的市场,公司的战略发展不仅仅要立足于市场和产品,更应该注重对内产品研发项目的管理,项目管理中的进度计划管理是把控项目的一个重要指标,也是最能反应项目实际状况的指标,更是判断产品上市抢占市场时间的重要指标,因此,科学制定项目进度计划,合理规划项目工期,提高进度计划的可行性等项目进度计划管理工作尤为重要。本文通过文献研究法、实习实地调研法和案例研究法等方法,探索适合并能够应用于DPX公司软件开发项目的项目进度计划管理方法。针对DPX公司存在的项目进度计划管理问题,本文基于关键链技术理论,构建了基于项目工期三角概率分布,考虑任务活动复杂度和风险弹性系数因素影响的缓冲区设置模型,并以DPX公司A研发项目为对象实例展开进一步的实例研究,运用Crystal Ball软件仿真模拟项目执行工期,计算出各任务活动的工期和缓冲区大小,并得出优化后的项目进度计划和进度偏差,与原始的项目进度计划比较得出项目各阶段和项目的进度计划偏差都明显缩小;同时也通过蒙特卡洛仿真模拟计算出项目工期以及完工概率,将本文方法与传统缓冲区计算方法的结果作比较,验证了本文缓冲区计算模型的有效性以及该方法对目前DPX公司项目进度管理现状的适用性,得出的项目计划工期对DPX公司的项目进度管理工作有一定的参考意义和价值。