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降低过程的波动.若Cp较大,而Cpk很小,二者差别较大,说明过程的主要问题是µ,偏离M太多,改进过程应首先着眼于移动µ,值,使之更接近M.
如果Cp本身不够好,Cpk更小,二者差别较大时,说明过程的µ,和σ都有问题,通常改进过程应首先移动µ,值,使之更接近M,然后设法降低过程的波动,减小σ.
需要特别强调的是,Cp和Cpk是由处于统计受控状态下的过程波动的大小和均值偏离决定的.因此首先要判断过程是否处于统计受控状态.
3.4.2预测项目质量目标达成
在每一个子过程结束时,应使用子过程中间目标与项目质量目标之间的过程性能模型预测项目质量目标达成的置信度.当达到项目预期质量目标所面临的风险超出可以接受的范围时,本文结合过程稳定性和过程能力评估的结果以及进度计划给出相关决策如表1所示:
表1预测项目质量目标无法达成的决策
过程
进度过程不稳定过程稳定,非有能力的过程过程稳定且为有能力的过程
进度允许识别过程偏差的特殊原因,返工从过程的关键因子着手,提高过程能力,返工增加过程执行次数
进度不允许调整项目质量目标,或者调整项目下游过程的目标调整项目质量目标,或者调整项目下游过程的目标调整项目质量目标,或者调整项目下游过程的目标
3.5质量评价和改进
项目到达结项阶段时,软件质量管理也进入了最后一个环节:质量评价和改进.基于过程性能模型的软件质量管理过程中的质量评价和改进除了进行传统的质量总结报告之外,还包括基于正交缺陷分类[19](OrthogonalDefectClassification,ODC)的Pareto缺陷类型分析、过程性能基线和过程性能模型的分析评价.
质量总结报告提供了项目质量目标达成情况,质量活动的过程度量和结果度量实际数据,以及缺陷的引入排除情况汇总等.
考虑到ODC的缺陷类型与特定的软件开发阶段相联系,将Pareto缺陷类型分析与ODC结合起来,有利于识别最普遍的缺陷类型.而且通过Pareto分析找出缺陷数最多的缺陷类型,然后找出与该缺陷类型相关的开发阶段,从而对该阶段采取相应的改进措施.
质量评价和改进环节最重要的一步就是要对整个质量管理过程中所使用的过程性能基线和过程性能模型进行分析和评价,包括过程性能基线是否需要更新、过程性能模型的评价以及过程性能模型是否需要更新等.
3.5.1过程性能基线更新决策
过程性能基线的建立过程是增量或迭代的,在获得新项目的实际度量数据后,要评估数据质量,然后将数据纳入已有基线的分析,确定是建立一个新基线还是使用已有基线.
判断将新的项目数据纳入已有过程性能基线是否合适的一个方法是:执行假设检验来判断新数据与已有基线是否存在显著的统计差异.如果存在显著的统计差异,我们需要使用新的项目数据建立新基线,如果假设检验的结果表明没有显著差异,则继续使用已有基线.
此外,在综合考虑项目和项目组之间的内在区别及组织业务变更的基础上,应定期评审组织过程性能基线集,以确定是否需要建立新的基线,或者是否需要合并、修订或放弃已有基线.组织过程性能基线需要合并、修订或放弃的情况如下:
(1)当子过程改变时,
(2)当组织的结果改变时(例如,由于过程偏移),
(3)当组织的需要改变时.
3.5.2过程性能模型评价与更新决策
基于过程性能模型的软件质量管理过程是否能真正奏效,过程性能模型自身的好坏至关重要,其是否能有效且准确地对目标进行预测和控制、其可理解程度及其可用性等都需要进行严格的评价.
通过对可靠性增长模型、质量管理模型等模型的评价标准进行调研[20],本文归纳了四条过程性能模型的评价标准,如下所示:
(1)预测有效性.预测结果与实际结果偏差大不大,直接关系到模型的好坏.
(2)及时性.模型能够越早地发现问题或提高的征兆,就有越多的时间提前进行计划.
(3)开发过程的覆盖程度.开发过程的所有阶段的模型覆盖度是很重要的.每个开发阶段必须得到管理,并且应当实施适当的措施.往往需要建立模型集.
(4)简单性.数据采集简单并且代价不高,概念简单,用户不需要很多的数学基础就能理解.
过程性能模型的更新包括对模型的校准(Calibration)和修订(Revision).
量化管理项目时,从统计管理选择的子过程中获取关键属性度量,通过使用所获得的这些实际性能数据,校准有关过程的过程性能模型,判断项目是否能够实现其目标,包括中期和最终目标(此时这些目标在项目生命周期的后面阶段才可以度量).
需要修订过程性能模型的情况总结如下:
(1)当子过程改变时,
(2)当组织的结果改变时,
(3)当组织的需要改变时.
4质量管理系统体系结构
在对基于过程性能模型的软件质量管理过程的研究的基础上,研发了质量管理系统,其体系结构如图3所示.该系统建立了组织过程资产库,并提供两大功能:过程支持和软件质量管理.
图3质量管理系统体系结构
4.1组织过程资产库
一个组织应该拥有自己的过程资产库,包括组织的标准过程集、度量库、过程性能基线库以及过程性能模型库,分别为过程、度量、PPB和PPM建立了相应的数据字典.其中,标准过程集支持过程定义和裁剪,度量库包括过程度量和产品度量,过程性能基线库以“上限、均值、下限”的方式存储,过程性能模型库中涵盖基本的统计预测模型和高级预测模型.
4.2过程支持
过程支持提供了从软件度量到过程性能基线直至过程性能模型的建立与维护功能.随着度量数据的不断积累,过程性能基线的控制限在建立的过程中需要不断地修订.开发过程性能模型也是一个迭代的过程,不断的选择一个或多个适当的统计建模方法,并用过去的性能数据对模型进行评估,直到得到适当的模型预测值.
过程性能基线建立的统计方法为控制图理论,支持过程性能模型建立的统计方法包括回归、方差分析、虚拟变量回归、卡方检验、逻辑斯蒂回归,以及蒙特卡洛模拟,贝叶斯信念网络(BayesianBeliefNetworks,BBN).
4.3软件质量管理
(1)质量计划模块支持入口准则验证、质量计划概要、项目质量目标的建立、各阶段质量活动其质量目标的建立、各阶段质量活动的属性及其度量的详细计划、项目质量目标达成情况预测及结果报告.
(2)质量活动模块支持评审过程、测试过程的实施.前者包括评审计划、评审会、缺陷修复、评审总结,后者包含测试用例管理、测试报告、缺陷管理.
(3)质量度量和分析模块负责从过程中进行质量度量数据(特别是缺陷数据)的收集、分析、评价并生成质量状态报告,质量数据分析包括按阶段和项目划分的缺陷引入和排除情况分析等.
(4)质量预测和控制支持统计管理子过程性能和目标达成情况预测,为质量活动反馈偏差原因和建议的矫正措施,必要时提供质量计划调整的相关决策.
本文为全文原貌未安装PDF浏览器用户请先下载安装原版全文(5)质量评价和改进模块基于项目质量目标实际达成情况和软件开发过程中的质量数据,生成质量总结报告,并支持基于ODC的Pareto缺陷类型分析,重点提供过程性能基线和过程性能模型更新的决策和相关评价.
5结语
本文对软件质量管理过程进行了研究,提出了一种基于过程性能模型的软件质量管理过程模型,包括如何使用过程性能基线和模型指导质量计划的制定、进行质量预测和控制等,解决了质量目标无法有效预测和控制的问题.基于研究,构建了软件质量管理系统的体系结构,下一步将深入研究通过开发过程控制缺陷的引入,从而全方位地实现软件质量管理.
参考文献
[1]HumphreyW.S..TheTeamsoftwareprocess.CMU/SEI-2000-TR-023.SoftwareEngineeringInstitute,CarnegieMellonUniversity,2000.
[2]PankajJalote著,施平安译.软件项目管理实践.北京:清华大学出版社,2003.
[3]CMU/SEI著,刘孟仁译.能力成熟度模型(CMM):软件过程改进指南.北京:电子工业出版社,2001.
[4]PMI.AGuidetotheProjectManagementBodyofKnowledge,PM
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