Page 1 Количественный управление процессом производства ПО Лысова Л. Л. руководитель службы качества Баринов А.В., к.т.н. статистик. - презентация

1 Page 1 Количественный управление процессом производства ПО Лысова Л. Л. руководитель службы качества Баринов А.В., к.т.н. статистик

2 Page 2 Цели и задачи измерений при управлении процессом Основные проблемы внедрения Методы и инструменты количественного анализа Интерпретация результатов и разрешение проблем Выводы

3 Page 3 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.

4 Page 4 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)

5 Page 5 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

6 Page 6 Инструменты сбора и анализа данных Rational ClearDDTS MS Outlook MS Project

7 Page 7 Методы анализа данных 1.Гистограмма 2.Диаграмма Парето 3.Контрольные карты 4.Статистическое оценивание параметров 5.Корреляционный и регрессионный анализ

8 Page 8 Интерпретация результатов

9 Page 9 Методы анализа и разрешения проблем 1.Модель PDCA (Plan-Do-Check-Act) 2.Причинно-следственная диаграмма 3.Матрица приоритетов 4.Диаграмма влияния

10 Page 10 Сбор данных Анализ и разрешение ключевых проблем Стабилизация процесса Управление качеством Совершенствование качества Планирование качества Оптимизация процесса