Báo cáo bài tập lớn hệ thống quản lý công việc (task management system -TMS)

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN
Hệ thống quản lý công việc
(Task Management System - TMS)
Lớp: INPG15

Người thực hiện:
Nguyenx Văn A – MSSV
Trần Văn B – MSSV
Phạm Văn C- MSSV

HÀ NỘI - 2019


MỤC LỤC
I. Giới thiệu chung về đề tài..........................................................................................6
Hiện nay, việc áp dụng các phần mềm quản lý công việc trong công tác quản lý doanh
nghiệp ngày càng phổ biến, giúp cho việc thực hiện các công tác quản lý được hiệu
quả hơn. Ứng dụng phần mềm quản lý công việc giúp cho nhà quản trị, lãnh đạo quản
lý tốt thông tin một cách hệ thống và hiệu quả hơn. Toàn bộ thông tin của các nhân
viên được cập nhập chung trên một hệ thống, hỗ trợ cho các nhà quản trị phân công
công việc hiệu quả xuống cho các nhân viên một cách dễ dàng hơn, đúng chuyên môn,
đúng người. Việc này sẽ giúp cho nhà quản lý sẽ có thể nắm chắc năng lực mỗi nhân
viên, lịch làm việc, phân cơng việc mới cho những nhân viên đang ít việc, tránh tình
trạng một vài nhân viên bị quá tải cơng việc.................................................................6
Ngồi ra, khi sử dụng phần mềm này thì có thể quản lý deadline các cơng việc để
giúp cho các nhà quản lý có thể đốc thúc nhân sự, hay có các vấn đề xảy ra với các
hợp đồng, dự án của doanh nghiệp,... để có giải pháp phù hợp.....................................6
Với hệ thống quản lý cơng việc của các phịng ban nói chung và phịng kinh doanh

nói riêng thì việc ứng dụng công nghệ vào quản lý công việc là vơ cùng quan trọng.. .6
III. Tìm hiểu các hệ thống quản lý công việc................................................................7
III.1 Một số hệ thống quản lý công việc....................................................................7
III.1.1 Hệ thống 1...................................................................................................7
III.1.2 Hệ thống 2...................................................................................................9
III.2 Nhận xét chung về các hệ thống TMS đã triển khai.........................................11
III.2.1 Các mặt cịn tồn tại....................................................................................11
III.2.2 Giải pháp đề xuất......................................................................................11
IV. Phân tích thiết kế hệ thống TMS...........................................................................12
IV.1 Phân tích nhu cầu người dùng..........................................................................12
IV.1.1 Phương pháp lựa chọn để thu thập nhu cầu người dùng............................12
IV.1.2 Các tiến hành.............................................................................................12
IV.1.3 Bản đặc tả nhu cầu người dùng.................................................................12
IV.2 Phân tích nhiệm vụ...........................................................................................12
IV.2.1 Các chức năng chính.................................................................................12
IV.2.2 Phi chức năng............................................................................................12
IV.3 Thiết kế hệ thống.............................................................................................12
2


IV.3.1 Biểu đồ ca sử dụng....................................................................................12
IV.3.2 Biểu đồ chức năng.....................................................................................13
IV.3.3 Biểu đồ hoạt động......................................................................................13
IV.3.4 Thiết kế giao diện......................................................................................13
IV.3.5 Thiết kế tương tác......................................................................................13
V. Triển khai và đánh giá hệ thống TMS.....................................................................14
V.1 Triển khai hệ thống............................................................................................14
V.1.1 Mẫu thử cấp thấp........................................................................................14
V.1.2 Mẫu thử cấp cao..........................................................................................14
V.1.3 Môi trường cài đặt......................................................................................14

V.2 Đánh giá hệ thống.............................................................................................14
V.2.1 Phương pháp đánh giá................................................................................14
V.2.2 Kết quả đánh giá.........................................................................................14
VI. Kết luận.................................................................................................................15
VII. Tài liệu tham khảo...............................................................................................16

3


DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt
SVM

Tên tiếng Anh
Support Vector Machine

Ý nghĩa
Máy vector hỗ trợ

4


DANH SÁCH HÌNH VẼ

5


I. Giới thiệu chung về đề tài
Hiện nay, việc áp dụng các phần mềm quản lý công việc trong công
tác quản lý doanh nghiệp ngày càng phổ biến, giúp cho việc thực hiện

các công tác quản lý được hiệu quả hơn. Ứng dụng phần mềm quản lý
công việc giúp cho nhà quản trị, lãnh đạo quản lý tốt thông tin một
cách hệ thống và hiệu quả hơn. Tồn bộ thơng tin của các nhân viên
được cập nhập chung trên một hệ thống, hỗ trợ cho các nhà quản trị
phân công công việc hiệu quả xuống cho các nhân viên một cách dễ
dàng hơn, đúng chuyên môn, đúng người. Việc này sẽ giúp cho nhà
quản lý sẽ có thể nắm chắc năng lực mỗi nhân viên, lịch làm việc,
phân công việc mới cho những nhân viên đang ít việc, tránh tình trạng
một vài nhân viên bị q tải cơng việc.
Ngồi ra, khi sử dụng phần mềm này thì có thể quản lý deadline các
công việc để giúp cho các nhà quản lý có thể đốc thúc nhân sự, hay có
các vấn đề xảy ra với các hợp đồng, dự án của doanh nghiệp,... để có
giải pháp phù hợp.
Với hệ thống quản lý cơng việc của các phịng ban nói chung và
phịng kinh doanh nói riêng thì việc ứng dụng cơng nghệ vào quản lý
công việc là vô cùng quan trọng.

6


II.
III. Tìm hiểu các hệ thống quản lý cơng việc
III.1

Một số hệ thống quản lý công việc

III.1.1 Hệ thống 1
Phần mềm quản lý công việc Asana

III.1.1.1

Giới thiệu sơ lược về chức năng và giao diện của hệ thống

Ứng dụng quản lý cơng việc Asana hoạt động theo 3 ngun tắc:
• Thơng báo cơng việc chứ khơng phải thư tín
• Trao đổi trực tiếp trên chung một trang
• Hành động đồng bộ theo nhóm chứ khơng riêng lẻ từng người
Các ngun tắc này đều nhắm tới mục đích chung là cơng việc ln được cập nhật
nhanh chóng mà nhẹ nhàng, thể hiện sự minh bạch công tác của mỗi cá nhân, tạo ra sự
đồng bộ giữa các thành viên trong nhóm hay giữa các bộ phận của một dự án.
Trên cơ sở đó, Asana mang đến cho người sử dụng tất cả những công cụ cơ bản, hiệu
quả và thông minh nhất trong công tác quản lý và một môi trường làm việc chuyên
nghiệp qua những không gian (workspace) riêng cho mỗi team dự án:
Thao tác trên đầu việc: Asana cho phép chia dự án thành các đầu việc nhỏ với đầy đủ
tên người thực hiện, deadline hồn thành và trình tự ưu tiên công việc. Khi một cá
nhân trong dự án đánh dấu hồn thành cơng việc, hệ thống sẽ tự động gửi thông báo
cho tất cả các thành viên cịn lại. Mọi người có thể cùng vào bình luận, ghi chú, nhắn
tin và gửi file đính kèm ngay trên hệ thống.

7


Thay đổi đầu việc: Asana hỗ trợ việc liên kết một đầu việc với nhiều dự án khác nhau
mà không cần sao chép, đồng thời chuyển đổi từ đầu việc (task) thành một dự án
(project) chỉ với một cú nhấp chuột.
Tuỳ chọn giao diện hiển thị: Giống như ở nhiều phần mềm quản lý công việc khác,
danh sách công việc trên Asana được chuyển đổi linh hoạt dưới dạng bảng Kanban
hoặc To-do list. Ngồi ra, Asana có tính năng đặc biệt là tự động xây dựng timeline
hành động từ thông tin nhập từ tệp CSV vào hệ thống

8


Tạo báo cáo tự động: Ở bản miễn phí, Asana cung cấp biểu đồ báo cáo tiến độ theo
từng dự án (progress report) cho biết số nhiệm vụ đã hoàn thành và số nhiệm vụ còn
lại. Các báo cáo chuyên sâu hơn sẽ hoạt động ở phiên bản trả phí của phần mềm.

Tích hợp và bảo mật: Asana được thiết kế đồng bộ với thời gian thực trên Calendar,
giúp việc quản lý thời gian của người dùng được định hướng rõ ràng nhất. Nhiều ứng
dụng bên ngồi cũng được tích hợp cùng như Slack, DropBox, Github,... Mỗi dự án /
nhiệm vụ trên Asana được phân quyền riêng tư / công khai chặt chẽ, giúp tăng tính
bảo mật cho hoạt động của doanh nghiệp.

III.1.1.2

Đánh giá chung về hệ thống

Asana là phần mềm quản lý công việc và dự án trực tuyến, giúp người dùng sắp xếp
các công việc hiệu quả, thông minh hơn, đặc biệt hữu ích trong việc phân cơng của
hoạt động làm việc nhóm.
Điểm trừ của Asana chính là chi phí sử dụng khá đắt đỏ. Asana cho phép dùng bản
miễn phí với những tính năng cộng tác, lập kế hoạch, báo cáo cơ bản,... nhưng chỉ giới
hạn số người sử dụng tối đa là 15 thành viên. Nếu số thành viên lớn hơn, bạn phải
dùng bản nâng cấp có giá 9.99$ / người dùng / tháng. Với phiên bản này, Asana mới
mở thêm các tính năng như tìm kiếm công việc nâng cao, thêm các trường tuỳ chỉnh
cho dự án, báo cáo nâng cao, cài đặt quyền riêng tư cho dự án,...
Có thể thấy, để được sử dụng trọn vẹn các tính năng ưu việt của Asana, các doanh
nghiệp sẽ phải chịu một mức phí khá cao.
Asana thích hợp nhất với các cơng ty có mơ hình cộng tác liên chức năng hoặc các
công ty lớn, mà một người cần phải tham gia nhiều dự án / phòng ban khác nhau.

III.1.2 Hệ thống 2
Hệ thống quản lý công việc Trello
9


III.1.2.1

Giới thiệu sơ lược về chức năng và giao diện của hệ thống

Trello là một ứng dụng, phần mềm, công cụ quản lý công việc dùng để thiết lập và
quản lý các đầu việc vơ cùng logic hiệu quả. Tính năng nổi bật của Trello đó chính là
quản lý cơng việc theo nhóm. Các cơng việc chung của nhóm thì thành viên chỉ cần
nhìn qua là nắm được tồn bộ và cơng việc của mình.
Đây là cơng cụ quản lý công việc hiệu quả được sử dụng nhiều nhất ở Việt Nam hiện
nay.
Tính năng nổi bật của Trello
Phân chia quản lý các cơng việc rõ ràng theo từng vị trí, từng tình trạng của đầu việc
nhưu: đang làm, đã làm xong, hủy bỏ,…
Tổng hợp phân chia đầu việc tới từng người trong nhóm bao gồm mơ tả cơng việc cụ
thể, thời gian, tình trạng hồn thành cơng việc.
Đây là cơng cụ hỗ trợ làm việc nhóm nên cho phép các thành viên trong nhóm có thể
yêu cầu sự giúp đỡ của nhau khi thực hiện một nhiệm vụ nào đó.
Ưu điểm của Trello rất rõ ràng hướng đến sự đơn giản, linh hoạt và miễn phí. Với các
tính năng cao cấp thì bạn mới phải trả phí. Tuy nhiên, với phần lớn công việc chúng ta
chỉ cần dùng bản miễn phí đã q đủ rồi.
Phần mềm quản lý cơng việc Trello bao gồm các phần sau:

Card: đây là một thẻ thông tin bao gồm Title (tiêu đề), Description (mô tả) dùng để
lưu trữ cơng việc. Có thể dùng Card để ghi: Task (cơng việc), Feature (tính năng của
sản phẩm), Question (các câu hỏi), Note (các ghi chú), … Đặc biệt mỗi Card này nếu

bạn có nhiều đầu việc nhỏ hơn có thể tạo Checklist (danh sách các nhiệm vụ nhỏ).
List: là một danh sách tổng hợp nhiều Card có cùng một tình trạng (đang làm, chưa
làm, đã làm xong) hoặc cùng một tính chất. Ví dụ: List Doing: chứa các Card đang
làm, List Done: chứa các Card đã hoàn thành.
Board: tổng hợp các Liss, là một bảng tương đương như 1 dự án hoặc một nhiệm vụ
công việc lớn. Trong Board chứa các List để kiểm sốt tình trạng các đầu việc.
Organization: tổng hợp các Board và toàn bộ nhân sự trong Team.

10


III.1.2.2

Đánh giá chung về hệ thống

Trello có thể là một cơng cụ có giá trị để quản lý hầu hết mọi dự án, dù lớn hay nhỏ,
kinh doanh hay cá nhân. Tính dễ sử dụng, tính khả dụng của ứng dụng dành cho thiết
bị di động cũng như các tính năng mở rộng khiến nó trở thành cơng cụ đáng để thử.

III.2
triển khai

Nhận xét chung về các hệ thống TMS đã

III.2.1 Các mặt còn tồn tại
III.2.2 Giải pháp đề xuất

11

IV. Phân tích thiết kế hệ thống TMS
IV.1

Phân tích nhu cầu người dùng

IV.1.1 Phương pháp lựa chọn để thu thập nhu cầu người dùng
IV.1.2 Các tiến hành
IV.1.3 Bản đặc tả nhu cầu người dùng

IV.2

Phân tích nhiệm vụ

IV.2.1 Các chức năng chính
IV.2.2 Phi chức năng

IV.3

Thiết kế hệ thống

IV.3.1 Biểu đồ ca sử dụng
Biểu đồ ca sử dụng tổng quan :
Admin

User

12


IV.3.2 Biểu đồ chức năng

IV.3.3 Biểu đồ hoạt động

IV.3.4 Thiết kế giao diện
IV.3.5 Thiết kế tương tác
13


IV.3.6

V. Triển khai và đánh giá hệ thống TMS
V.1

Triển khai hệ thống

V.1.1 Mẫu thử cấp thấp
V.1.2 Mẫu thử cấp cao
V.1.3 Môi trường cài đặt

V.2

Đánh giá hệ thống

V.2.1 Phương pháp đánh giá
V.2.2 Kết quả đánh giá

14


V.2.3

VI. Kết luận

15


VII. Tài liệu tham khảo
[1] J. Carreira and A. Zisserman, “Quo Vadis, Action Recognition? A New Model
and the Kinetics Dataset,” ArXiv170507750 Cs, May 2017.
[2] Z. Xu, Y. Yang, and A. G. Hauptmann, “A Discriminative CNN Video
Representation for Event Detection,” ArXiv14114006 Cs, Nov. 2014.
[3] R. Girdhar, D. Ramanan, A. Gupta, J. Sivic, and B. Russell, “ActionVLAD:
Learning spatio-temporal aggregation for action classification,” ArXiv170402895
Cs, Apr. 2017.
[4] N. Srivastava, E. Mansimov, and R. Salakhutdinov, “Unsupervised Learning of
Video Representations using LSTMs,” ArXiv150204681 Cs, Feb. 2015.
[5] J. Y.-H. Ng, M. Hausknecht, S. Vijayanarasimhan, O. Vinyals, R. Monga, and G.
Toderici, “Beyond Short Snippets: Deep Networks for Video Classification,”
ArXiv150308909 Cs, Mar. 2015.
[6] A. Karpathy, G. Toderici, S. Shetty, T. Leung, R. Sukthankar, and L. Fei-Fei,
“Large-scale Video Classification with Convolutional Neural Networks,”
presented at the Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and
Pattern Recognition, 2014, pp. 1725–1732.
[7] S. Ji, W. Xu, M. Yang, and K. Yu, “3D Convolutional Neural Networks for
Human Action Recognition,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 35,
no. 1, pp. 221–231, Jan. 2013.
[8] D. Tran, L. Bourdev, R. Fergus, L. Torresani, and M. Paluri, “Learning
Spatiotemporal Features With 3D Convolutional Networks,” presented at the
Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2015, pp.
4489–4497.
[9] P. Molchanov, X. Yang, S. Gupta, K. Kim, S. Tyree, and J. Kautz, “Online

Detection and Classification of Dynamic Hand Gestures with Recurrent 3D
Convolutional Neural Networks,” in 2016 IEEE Conference on Computer Vision
and Pattern Recognition (CVPR), 2016, pp. 4207–4215.
[10] K. Simonyan and A. Zisserman, “Two-Stream Convolutional Networks for
Action Recognition in Videos,” ArXiv14062199 Cs, Jun. 2014.
[11] V. Khong and T. Tran, “Improving Human Action Recognition with Two-Stream
3D Convolutional Neural Network,” in 2018 1st International Conference on
Multimedia Analysis and Pattern Recognition (MAPR), 2018, pp. 1–6.
[12] D. Tran, H. Wang, L. Torresani, J. Ray, Y. LeCun, and M. Paluri, “A Closer Look
at Spatiotemporal Convolutions for Action Recognition,” ArXiv171111248 Cs,
Nov. 2017.
[13] B. Korbar, D. Tran, and L. Torresani, “SCSampler: Sampling Salient Clips from
Video for Efficient Action Recognition,” ArXiv190404289 Cs, Apr. 2019.
[14] C. Chen, K. Liu, and N. Kehtarnavaz, “Real-time human action recognition based
on depth motion maps,” J. Real-Time Image Process., vol. 12, no. 1, pp. 155–
163, Jun. 2016.
[15] O. Oreifej and Z. Liu, “HON4D: Histogram of Oriented 4D Normals for Activity
Recognition from Depth Sequences,” in 2013 IEEE Conference on Computer
Vision and Pattern Recognition, 2013, pp. 716–723.
16


[16] R. Vemulapalli, F. Arrate, and R. Chellappa, “Human Action Recognition by
Representing 3D Skeletons as Points in a Lie Group,” in 2014 IEEE Conference
on Computer Vision and Pattern Recognition, 2014, pp. 588–595.
[17] P. Wang, W. Li, Z. Gao, J. Zhang, C. Tang, and P. O. Ogunbona, “Action
Recognition From Depth Maps Using Deep Convolutional Neural Networks,”
IEEE Trans. Hum.-Mach. Syst., vol. 46, no. 4, pp. 498–509, Aug. 2016.
[18] H. Rahmani and M. Bennamoun, “Learning Action Recognition Model from
Depth and Skeleton Videos,” in 2017 IEEE International Conference on

Computer Vision (ICCV), 2017, pp. 5833–5842.
[19] A. Datta, M. Shah, and N. D. V. Lobo, “Person-on-person violence detection in
video data,” in Object recognition supported by user interaction for service
robots, 2002, vol. 1, pp. 433–438 vol.1.
[20] J. F. P. Kooij, M. C. Liem, J. D. Krijnders, T. C. Andringa, and D. M. Gavrila,
“Multi-modal human aggression detection,” Comput. Vis. Image Underst., vol.
144, pp. 106–120, Mar. 2016.
[21] C. C. Aggarwal, Outlier Analysis, 2nd ed. Springer International Publishing,
2017.
[22] C. Lu, J. Shi, and J. Jia, “Abnormal Event Detection at 150 FPS in MATLAB,” in
2013 IEEE International Conference on Computer Vision, 2013, pp. 2720–2727.
[23] B. Zhao, L. Fei-Fei, and E. P. Xing, “Online Detection of Unusual Events in
Videos via Dynamic Sparse Coding,” in Proceedings of the 2011 IEEE
Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Washington, DC, USA,
2011, pp. 3313–3320.
[24] W. Sultani, C. Chen, and M. Shah, “Real-World Anomaly Detection in
Surveillance Videos,” presented at the Proceedings of the IEEE Conference on
Computer Vision and Pattern Recognition, 2018, pp. 6479–6488.

17