随着大数据时代的来临,大数据与机器学习技术正在渗透到人们生活的方方面面。保险、金融、零售、通信等各个行业都在试图通过计算机对人们日常行为进行学习,进而发现人们在各自领域的群体共性和个体特性。在众多行业中医疗行业以其独有的数据优势,正在成为机器学习领域的研究热点。为了探讨如何在实验室成果转化过程中进行有效的进度管理,本文分析了初创型医疗高新技术企业A公司的S项目进度管理现状,并对现状存在的问题进行了梳理,通过系统的分析给出了解决方案及保障措施。首先介绍A公司的行业背景,S项目的背景及项目特点;然后详细说明S项目目前的进度管理现状,识别项目进度管理中存在的诸多问题,并对这些问题产生的原因加以分析,比如进度计划中的工期估计不准确、项目进行过程中存在的严重资源瓶颈、前期的项目变更反应延后及项目中后期的变更管理失控等。然后通过大量的相关文献研究,从改进A公司进度管理流程的角度出发对S项目存在的进度管理问题提出了解决方案,比如针对前期工期估计不准确的问题,提出计划评审技术结合关键链的方法进行解决;针对资源瓶颈的问题,在项目计划中加入了缓冲池的概念;针对变更响应时间问题,对项目变更的处理流程进行了修改。同时,为了确保解决方案的顺利实施,引入了敏捷开发的思想对项目进行了流程再造。最后,总结了项目进度管理优化在项目过程中起到的作用,并展望了这一进度管理模式经过不断的适应改进后为同行业的其他企业的借鉴意义。