关于项目过程能力基线的几个讨论
关键词: 过程能力基线
说到过程能力基线,了解CMM/CMMI的人都不会陌生。一般是指组织的过程能力基线,通过数字反映了组织的能力。比如一个组织的生产率是每人月生产代码行2000行。当然现在一般用功能点来计生产率,比如每人月平均生产8.5个功能点,西格玛是多少。
但是如果在项目一级上提出项目的过程能力,就让我犯难了。当前的思路是从项目的大目标来分解。
项目的大目标一般有一按期发布,二缺陷要少。
从 工期上而言,有不少组织采用挣值管理的,完成可以采用挣值中的CPI和SPI来管理,这样不仅管理了工期,成本也得到了管理。但是我所在组织没有采用挣值 管理。只有工期偏差。每阶段都有实际的工期偏差,每周的工期偏差是当时的预计值。虽然没有挣值更为准确,但足以为项目提供支持。这样利用每周和每阶段的工 期偏差可以生成项目工期偏差的过程能力。
从缺陷上而言,我当前还没有想到合适的办法。由于每阶段的工作产品不一样,每个工作产品的规模度量也不一样,比如开发计划书是按页数的。需求分析是按功能点数量的。这样想来,每个阶段都有的度量只有工作量是合适的。同行评审缺限数量与工作量的比值是每个阶段都可比的吗?
这好象很有疑问。谁能告诉我,如何在项目中就缺陷控制生成控制图?
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在CMMI5过程改进中,Baseline和Baseline model是两道很难逾越的“坎”。
缺陷控制图是Baseline和Baseline control的方法之一。其中的难点还在于组织级是否已建立缺陷的Baseline(包括质量区间)。我想我们遇到的难点是,如何识别工作产品,并建立缺陷分类,以建立基线。
一般来讲,我们可以从CMMI V1.2 项目5个阶段着手,从开发中、交付前和交付后,对“评审发现的缺陷”、“测试发现的缺陷”和“系统运行中的缺陷”进行分类管理,其中“评审发现的缺陷”主要是“业务解决方案”、“技术解决方案”、“代码”等中间产品。
同时,缺陷密度一般是缺陷数量和项目规模的比值较为合理。按照第二代FPA(Function Point Anaylis)方法,我们可以忽略“缺陷的颗粒度”干扰因素(据说经过数据统计,颗粒度综合印象系数分布在1附近),用FPA方法统计项目规模,从而得 到无主观因素干扰的“缺陷密度”。
欢迎交流。MSN:yangfl761123@hotmail.com
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上面 Carl 回答了一些,我这里补充一些。
Process Performance Baseline 和 Process Performance Model 是两个很重要的过程改进的标志。
Process Performance Baseline 可以理解为 过程在某个方面的 Benchmark,是以后项目用来参考和对照的,它是一个范围值,在低成熟度级别的(如ML2 和 ML3)项目管理中,我们经常用的 threshold (阈值)跟这个意思类似,但是threshold 更多的依赖于项目经理和成员的经验,是比较 主观的;但是Process Performance Baseline 是个比较客观的值,它是需要一定量的 相同性质的(homogeneous)数据通过统计方法得到的。这个值的得到需要时间(也就间接告诉我们 达到 4级 是需要时间的),也就是需要不少类似项目数据支持,从而提高了过程的客观性和透明度(数据管理),也提高了项目管理能力,所以这个概念是在 四级(不论是 ML还是 CL)中提出,这也才真正体现“过程控制”的概念,如果把 ML2和 3 认为只是工程概念。
对于 缺陷来讲,我建议首先 分项目类型,目的是采样数据时能够满足数据的要求之一(homogeneous),然后 建立 phase containment,对各种缺陷数据进行再分类,同时主要 缺陷引入(injection)和消除(removal)概念,这些数据在识别过程问题和提高过程能力方面很重要,(CAR和四级都要求剔除 过程中的问题,不同的在于common cause 和 special cause,);然后根据各个项目不同工作产品的规模(如 页数、FPs、模块数、测试用例数等)进行 normalize,就可以得到该项目的不同产品缺陷律,这样与同类可以比较,数据多了,也可以考虑建立 baseline。一般的方法是数据少时就用平均法,多了就要用一些专业的control chart 来描述,对软件来讲,这个 baseline 永远是相对客观的,因为你总在不停的改正你的过程,原因是你的项目不会等你的过程稳定了才去调整你的过程,别忘了过程改进的目的是为了项目管理,是为了达 到一个 的核心目的 - control,这个就是所有管理的终极目标。
一个公司对 同一个过程的 baseline 可以有多个,别忘了 裁剪在这里仍然是适合的,因为这个的情况的根本(common cause)是背后不同的项目类型决定了这个数据。
只是薄见而已。
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Process Performance Baseline(PPB) 和 Process Performance Model(PPM) 是两个很重要的过程改进的标志。
Process Performance Baseline 可以理解为 过程在某个方面的 Benchmark,是以后项目用来参考和对照的,它是一个范围值,在低成熟度级别的(如ML2 和 ML3)项目管理中,我们经常用的 threshold (阈值)跟这个意思类似,但是threshold 更多的依赖于项目经理和成员的经验,是比较 主观的;但是Process Performance Baseline 是个比较客观的值,它是需要一定量的 相同性质的(homogeneous)数据通过统计方法得到的。这个值的得到需要时间(也就间接告诉我们 达到 4级 是需要时间的),也就是需要不少类似项目数据支持,从而提高了过程的客观性和透明度(数据管理),也提高了项目管理能力,所以这个概念是在 四级(不论是 ML还是 CL)中提出,这也才真正体现“过程控制”的概念,如果把 ML2和 3 认为只是工程概念。
对于各种PPB,它的建立过程类似,都是要进行数据收集、分类(这个非常关键,按项目类型是主要的一个分类)和处理,这个可以参考MA 中的SPs。
对于 缺陷来讲,我建议首先 分项目类型,目的是采样数据时能够满足数据的要求之一(homogeneous),然后 建立 phase containment,对各种缺陷数据进行再分类,同时主要 缺陷引入(injection)和消除(removal)概念,这些数据在识别过程问题和提高过程能力方面很重要,(CAR和四级都要求剔除 过程中的问题,不同的在于common cause 和 special cause,);然后根据各个项目不同工作产品的规模(如 页数、FPs、模块数、测试用例数等)进行 normalize,就可以得到该项目的不同产品缺陷律,这样与同类可以比较,数据多了,也可以考虑建立 baseline。一般的方法是数据少时就用平均法,多了就要用一些专业的control chart 来描述,对软件来讲,这个 baseline 永远是相对客观的,因为你总在不停的改正你的过程,原因是你的项目不会等你的过程稳定了才去调整你的过程,别忘了过程改进的目的是为了项目管理,是为了达 到一个 的核心目的 - control,这个就是所有管理的终极目标。
一个公司对 同一个过程的 baseline 可以有多个,别忘了 裁剪在这里仍然是适合的,因为这个的情况的根本(common cause)是背后不同的项目类型决定了这个数据。
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