close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Количественное управление процессом производства ПО

код для вставкиСкачать
Количественный управление
процессом производства ПО
Лысова Л. Л.
руководитель службы качества
Баринов А.В., к.т.н.
статистик
Page 1
• Цели и задачи измерений при управлении процессом
• Основные проблемы внедрения
• Методы и инструменты количественного анализа
• Интерпретация результатов и разрешение проблем
• Выводы
Page 2
SEI CMM level 4
Возможность активно воздействовать на сроки разработки и качество
конечного программного продукта
QPM (количественное управление процессом)
Цель – управлять производительностью процесса разработки основываясь на
методах количественного (статистического) анализа, выявлять особые причины
отклонений измеряемых характеристик от устойчивого состояния и,
соответственно, корректировать условия, приводящие к таким отклонениям.
SQM (управление качеством)
Цель – разработать количественное понимание качества разрабатываемых
программных продуктов и достичь конкретных показателей по качеству.
Page 3
Задачи количественного анализа
• Разработка метрической системы описания процесса (metrics definition)
• Сбор исторических данных по проектам для определения возможностей
организации (organization metrics baseline)
• Проверка целостности и непротиворечивости данных (data accuracy analysis)
• Статистическая обработка данных, определение статистических характеристик
• Группировка данных (data grouping)
• Определение целей и разработка методов их достижения (action to achieve goals)
• Анализ причин отклонений от установленных целей (root cause analysis)
• Разработка корректирующих действий и отслеживание их эффекта (corrective
actions)
Page 4
Основные проблемы внедрения
• Фактор времени
• первичное накопление данных
• распространение полученного опыта
• Фактор масштаба
• размер организации
• размер проекта
• Организационный фактор
• документальное сопровождение
• мотивация персонала
• обучение, тренинги
Page 5
Инструменты сбора и анализа данных
Rational ClearDDTS
MS Outlook
MS Project
Page 6
-6
PW r iter
H ar poonPocsa g
H ar poonPocsa g
H ar poonPocsa g
H ar poonPocsa g
H ar poon
H ar poon
H ar poon
H ar poon
D r agonIT L
H ar poon_PPS _R 0100
H ar poon M app er R 0100
Var iation ( in sig m a)
1.
Гистограмма
2.
3.
4.
5.
Диаграмма Парето
Контрольные карты
Статистическое оценивание параметров
Корреляционный и регрессионный анализ
6
# of D etected
Методы анализа данных
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
0
1
2
3
# of inspector
4
5
6
7
8
3
0
-3
Page 7
9
Интерпретация результатов
Page 8
Методы анализа и разрешения проблем
1.
Модель PDCA (Plan-Do-Check-Act)
2.
Причинно-следственная диаграмма
3.
Матрица приоритетов
4.
Диаграмма влияния
Engine e r & G roup Le a de r P oint of V ie w
Id e al State : Im p le m e n t So ftw ar e Pr o d u ctivity M e as u r e m e n t Sys te m
Driving Force s +
Re stra ining Force s < -------------------Close r m a na ge m e nt control
< -------------------M ight be e m ba ra ssing
M a na ge m e nt involve m e nt a nd support----------------------------> < -------------------M a na ge m e nt doe sn't unde rsta nd the w ork
M a na ge m e nt w a nts it---------------------------------------------------> < -------------------Nothing in it for m e
< -------------------Ex cuse to cut re source s
< -------------------Ca nt m e a sure w ha t I do
< -------------------M ore re ports to com ple te
Page 9
Планирование качества
Управление качеством
Совершенствование качества
Сбор данных
Анализ и
разрешение
ключевых
проблем
Стабилизация
процесса
Оптимизация
процесса
Page 10
Документ
Категория
Презентации по социологии
Просмотров
4
Размер файла
598 Кб
Теги
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа