1、參與實施CMMI5的經驗總結文/ 質安部一、心得感受一年前，我開始了我的CMMI5旅程。順境、逆境，坎坷的、平坦的，處處碰壁的死胡同、 豁然開朗的桃花源，我們一路走來，風雨過后終見彩虹。剛剛接觸CMM時，對根本術語的理解還很含混，感覺就像進入另一個工作領域。什么是PA什么是 CAR什么是 PPB和PPM什么是 Mini tab、水晶球和蒙特卡洛，CMM與 CMMI有什么區別，要通過CMMI5要哪些方面的工作，我們還有哪些方面需要改良，收集了一堆看 似雜亂、不規那么的數據， 如何應用到工程中， 并給工程帶來實質性的效用， 所有這些問題都 要得以解決，在整個CMMI5實施過程中，我們從眾多數據入手

2、，分析并挖掘它們之間的關系， 結合相關培訓，在咨詢參謀的指導下， 我從略知一二到理解掌握了 CMMI5的根底知識，并開 始慢慢地理清思路。其實學習CMMI5是個融會貫穿的過程，而在工作中，CMMI5的思想又是觸類旁通的，過程改良的思想在工作中、 生活中各個方面皆可運用。 我們將有用的數據抽離， 并建立了基線 和模型，在反復的實驗中得到驗證，用數據說話，指導工程實施。為了實現CMMI5我們深入地參與到CMMI5試點工程中，實際運用基線和模型、 數據和模板，在實踐中不斷完善表格 模板和體系文件，規工程實施工作和管理機制，并做好公司過程改良，組織相關培訓， 在公司自上而下落到實處。 用實例證明我們的

3、實力， 成功地說服了主任評估師， 最終華美地完成 CMMI5認證目標！寶劍鋒從磨礪出，梅花香自苦寒來。 歷盡千辛，最終嘗到甜頭，這次的勝利可以說是我 職業旅途中的一座里程碑。 前方還有很長的路要走， 持續的過程改良還在繼續， 我也會保持 CMMI5工作的勁頭，堅決地走下去！二、基線建立基線建立的前提是公司的工程管理過程趨于穩定， 工程過程數據趨于可控。 基線反映了 公司的過程性能能力。我們是用 Minitab 工具以控制圖的方式做出基線的，需要注意的是：控制圖中的異常點不能隨意刪除，需進行根原因分析；表現差異較大的工程不能放在一起，應分類做出基線；工程經理在制定工程目標時， 應參考組織級基線，

4、結合工程特性確定本工程的目標;MiniTab的I-MR圖對數據的檢驗規那么如下：11個點距離中心線大于 3個標準差2連續9個點在中心線同一側3連續6個點，全部遞增或遞減4連續14個點，上下交錯52個點中有1個點，距離中心線同側大于 2個標準差64個點中有3個點，距離中心線同側大于 2個標準差7連續15個點，距離中心線任一側 1個標準差以8連續8個點，距離中心線任一側大于 1個標準差三、模型建立3.1模型建立的八步驟：一獲取組織目標1獲取商業目標：結合往年的市場投入、同行競爭力分析得出當年的商業目標。2量化組織績效目標：從商業目標出發，采集目標分析法，逐步分析出關鍵的組織績 效目標。確定目標二比

5、擬當前基線與組織績效目標的差距1采集上一年的歷史績效數據：以組織績效目標為根底，采集上一年的績效數據，并分析出基線。2假設檢驗分析差距：用假設檢驗的方法分析當前過程能力與組織績效目標的差距。 例：模型工作量控制在均值52人天為目標，用假設檢查分析為:即假設未引進革新點時，模塊工作量大于52人天即卩52備擇Ha:卩52原假設H0:卩三52用minitab的單樣本t 檢驗進行分析，假設P值小于0.05，即拒絕原假設H0.三分析影響目標的因素大魚-中魚1CAR分析影響目標的因素：采集與組織績效目標有關的工程數據，對每一個數據的表現進行原因分析，并逐層找出根原因確定因子1 。2頭腦風暴分析影響目標的因

6、素：組織公司核心人員進行討論會議，以頭腦風暴的形式討論出影響因素。3投票選擇：對上一步頭腦風暴產生的多個影響因素按照一定的規那么，投票選擇產生強相關的影響因素確定因子2四分析上一年的性能基線采集中魚1采集上一年歷史性能數據：根據上一步確定的因子，采集該因子的上一年工程數據。2形成上一年歷史性能數據基線：用I-MR圖的方法形成因子的性能基線，對異常點需進行根原因分析。五相關性分析關鍵因素中魚 -小魚1相關性分析：用 Pearson 柏松系數方法，分析因子1、因子2與目標的相關性，相關性強的因子可用于回歸模型的建立。根據柏松系數,0.8-1.0 屬于極強相關, 屬于強相關,0.4-0.6 屬于中等

7、 程度相關，屬于弱相關。2關鍵子過程的改良方案矩陣：對小魚、中魚、大魚所有的因子，找出對應的關 鍵子過程，并依次按照高、中、低的優先級順利，方案改良周期。六建立性能模型用統計分析工具 Minitab>>統計 >>回歸 >>回歸，"響應設定為目標值，"預測變量設 定為因子后，可得出回歸方程。七達成目標模擬1水晶球分析：用水晶球工具Crystal Ball蒙特卡洛原理分析模擬出，當前過程能力對目標達成的 Certa inty 值，以與改良因子后對目標達成的Certa inty 值。2弓I入革新點和改良措施：從數據層面，分析因子的歷史數據中，可

8、改良的空間，并引出改良措施。需啟動DAR確定革新點注：1 引出革新點時，一定要針對 X使用CAR的方法分析其提升空間;2.改良前后，分別用 Crystal Ball模擬對目標的達成度，當Certainty值大于90%寸，即認為達成目標的風險較小。八引入革新點的本錢效益分析1本錢分析：預測出實施革新點的各項本錢如資源、人力、開發、維護、推廣等 并將本錢數據進行量化。2預計收益分析可節約本錢：預計實施革新點后，可收獲的價值。如本錢降低、績效提升等3本錢-收益率：計算收益與本錢的比值。即判定是否值得實施革新點。3.2回歸方程解讀以模塊工作量模型Y-工作量，X1-調整后功能點數，X2-重用庫為例，解讀

9、回歸方程中各參數的意義：回歸分析：工作量 與 調整后功能點.重用率%這是回歸方程回歸方程為工們童=74 9 + 0.508調整后功龍點-0 959重用牽%>和詬這十定回赳在昨£期知4$曲的I甜八819 1 -2 1? 0I £5116T0.06S*101 525T0 OEh各策億翰T槍蜀福貿的P血* 査求F小干0K "樸翊表示：這兩介背測變畳一共占思工作畳方繪S的葩*啟 聲求R Sq大于的治自由很斎HSVN21041418 52©6£0937 勺5 0 000-15 Sreten J37JW'17I24TO393*£自區

10、屢託qSS謁整舀韭能電蒂I 9W35WL 908823方塞分忻德牛杲fiJt分酋務-用十對剛1的就八S5：衰示總離是和組間平方和0因予?以及 餾內平育和溟差人*5*9SS：表示組間平方和因子九*MS：衰示平方和汕除以自由應傅岀的均方亠 F二因子MS5206209A37196=37.95可以將此比率與在験中找對的嚙界F進檸 比翱b或者可VA快用P値來確走蕖個因子整否 昱奢*p；如畢P佰低于c os,師H亥因干是顯薔的玉希西植分折故櫛一冷蛻并考虛粽2特殊腫闊相關的戢ti隹潛«MfiH牢呈擬合備If ML5«5 06247 «-2K G-s.aiRi*2040ST90.

11、OB3. 2271 6-603 2-2 co x+-SA2775180 0<459 1109 4720 92. (MR-異倉現刊貫識部樣呈冋門討稈中和紀隔岀的匚滾咗塔斤勵帕1熹示1滅測値含胃般標直優班量+ I翼示覺X tin響說大的規劑價*建立模型應注意：模型的使用者需評審模型。剛開始建立的模型肯定不正確，需不斷采集數據，要逐步優化模型。模型可以不斷優化，但是模型的使用場景不能常變。CAR應重視異常點的分析，可識別改良的時機。異常點分析需使用基線與模型的異同點： 都有預測能力，基線只可預測一個過程； 模型可以預測多個 過程。基線沒有因子，模型定義了因子，基線和模型需結合使用。3.3模型使

12、用模型使用場景總體分為：估算和回歸模擬，使用場景的關系如下列圖所示:11估算回歸模擬各場景中對模型的使用步驟如下列圖所示:在下一次估算時，使用新回歸方程進行估算。回歸模擬模型目標可信度完成331模型使用場景假設上年度模型回歸方程為y =fx1，x2，本年度在工程過程中使用模型時，分為以下7種情況：1 當 Y 不確定時1、當 x1 ，x2 不確定時， 估計 x1、 x2。 通過f x1 , x2預測y值，分析異常值。2、當 x1 局部確定時， 估計剩余的x1,估計x2;分析x1確定局部的異常值。 通過fx1，x2預測y值，分析異常值。3、當 x2 局部確定時， 估計剩余的x2,估計x1;分析x2

13、確定局部的異常值。 通過fx1，x2預測y值，分析異常值。4、當 x1 全部確定時， 估計x2;分析x1的異常值。 通過fx1，x2預測y值，分析異常值。5、當 x2 全部確定時， 估計 x1 ;分析 x2 的異常值。 通過fx1，x2預測y值，分析異常值。 2當 Y 確定時6、當 x1 、 x2 全部確定， y 局部確定時， 使用確定的x1，x2，局部y進行歸回得到新方程 y= fl x1，x2，使用水晶球模擬新回歸方程的可信度。 使用新回歸方程預 y= fl x1，x2 測剩下的y值。 異常值分析，包括：x1, x2，y 已確定與預測局部。7、當 y 全部確定時， 使用全部確定的x1、x2

14、、y進行歸回得到新方程 y= fl x1，x2，使用水晶球模擬新回歸方程的可信度。 異常值分析，包括：x1，x2，y。3.3.2 異常值分析假設回歸模型為y=f x1, x2,下面分別列出對x與y指標進行異常值分析時的考前須知:1針對y的異常值分析時注意以下幾點： 根據y的位置與分布進行分析：當y分布在以下3種位置時，需要分析異常點存在原因。當y的分布不滿足控制圖檢驗時參考控制圖檢驗原那么，需要分析異常點存在原因。 需對y的實際值進行異常值分析。 需對y的預測值進行異常值分析。 異常值分析時，需分析造成該異常值的具體問題。 _ UCL 上年度歷史基線CL 本年度期望值.LCL 一-2針對x的異

15、常值分析時注意以下幾點： 根據x的位置與分布進行分析：當x分布在以下2種位置時，需要分析異常點存在原因。當x的分布不滿足控制圖檢驗時參考控制圖檢驗原那么，需要分析異常點存在原因。 需對x的實際值進行異常值分析。 異常值分析時，需分析造成該異常值的具體問題。UCL 上年度歷史基線CL - LCL*問題分析與改良方案1初步分析假設對x與y指標進行異常值分析時，梳理出以下異常點與問題：(2) 根原因分析使用帕累托圖(Perato Diagram )分析各種原因類型的頻率與累計比率，根據帕累 托法那么(二八原理)，即百分之八十的問題是百分之二十的原因所造成的，找出產生大多數 問題的關鍵原因，用來解決大

16、多數問題。*根原因分析：導致80%原因的根本原因(3)改良方案(1)根據根原因，提出改良方案：方案一：引進新工具方案二：引進新工具方案三：流程改良(2)分析執行改良方案后 y的改良效果，分為以下兩種情況：A. 預測執行改良方案后 x值提升幅度，并使用回歸方程預測y值提升效果。B. 當y出現實際值時，再次回歸后用新的模型預測y，并用水晶球模擬。四、重用率估算實際功能點，是指?需求規格說明書?中歸納分析的功能點。重用功能點，是指?需求規格說明書?中歸納分析的且被重用的功能點。假設功能點沿用其他工程或本工程中其他功能點的代碼視為重用。重用功能點折算的兩種算法：1重用代碼行/有效代碼行*實際功能點數*

17、100%。2前臺重用方法個數+前臺組件重用個數+后臺重用方法個數/ 前臺方法總個數+前臺組件總個數+后臺方法總個數*實際功能點數*100% 重用率=重用功能點個數/實際功能點個數*100%五、功能點估算方法5.1估算流程功能點估算方法，是從軟件工程的功能需求角度來評估工程規模，功能點估算流程如下 圖所示。功能點估算方法的應用場景分為工程前期、需求明確與需求變更：工程前期，指從工程規劃開始至需求規格明確期間。需求明確時，指已完成需求調研，并形成了正式的需求規格說明書。需求變更時，指在工程建設過程中， 客戶提出了變更需求， 且已將變更需求更新到新版本的需求規格說明書中。5.2調整前功能點計算復雜度

18、矩陣工程前期通過復雜度和功能點分類兩個維度構建功能點分類-復雜度矩陣，并識別出每一個功能點所對應復雜系數 Ki，調整前功能點數量的計算公式為：UFC乏Ki。功能點分類-復雜度矩陣如下所示：功能點分類復雜度描述復雜度復雜系數K接口調用外部系統已實現的接口低5實現外部接口，提供外部系統調用高10數據處理無算法低3有算法，實現方法暫不清晰，但也不難中4多個算法，且較難實現高6統計定時統計低4實時統計高7查詢單表查詢低3多表聯合查詢高6復雜度矩陣需求明確、需求變更以數據項數量和數據文件數量為維度，構建功能點的復雜度矩陣，功能點復雜度矩陣如下所示：接口數據處理統計和查詢數據文件數量數據項數量數據文件數量

19、數據項數量數據文件數量數據項數量1-1920-5051 +1-45-1516+1-56-1920+1低低中0或1低低中0或1低低中2-5低中高2低中高2-3低中高>6中高高>2中高高>4中高高根據功能點的復雜度矩陣，將功能點的復雜度高、中、低映射為復雜度系數K,每類功能點的復雜系數如下表所示。復雜度系數功能類型-低中高接口5710數據處理346統計457查詢346通過復雜度矩陣與負責度系數，計算每個功能點的復雜系數Ki。調整前功能點數量的計算公式為：UFC=£ Ki。523調整系數F面將分別說明7個系統特性的定義與影響程度的劃分標準。序號系統特性名稱等級影響程度說明

20、分值1算法0無算法01有算法，且實現方法清晰223有算法，實現方法暫不清晰，但也不難4算法較難或多個算法64多個算法，且較難實現85部力量不能攻克的算法，或需要專門研究102重用0直接重用，幾乎不需要修改01根本可直接重用，單需要做些簡單的調整22重用50%70%或大局部容需要較大調整即可重用43重用20%50%或大局部容需要較大調整即可重用64重用20%以，或整體調整前方可重用85無重用103新技術0無新技術；01有新技術，但預期簡單幾乎可視為舊技術；22新技術存在1-2個局部不清晰；43存在多個新技術，或 3個以上局部不清晰；64新技術大局部不清晰；85目前力量不能攻克的新技術，或需要專門

21、研究；104業務成熟度0客戶已發布管理制度和作業規，且已執行一年以上。01客戶已發布管理制度且已執行一年以上，相關作業規正在擬定但尚未發布。22客戶已發布管理制度且已執行一年以上，但尚未擬定相關作業規。43客戶已發布管理制度和作業規正在擬定，但尚未發布。64客戶未發布管理制度和作業規，依靠約定的業務流程經驗進行管理。85新興業務，業務流程和管理規尚處于研究階段。105性能要求精細度0用戶沒有提岀性能方面的要求01用戶提岀了性能和設計方面的要求，但不需要采取特定措施22響應時間和吞吐量在系統峰值時是關鍵的，但是不需要采取相應的CPU使用方面的特殊設計。處理的最后期限是在下一個工作日。43在任何時

22、候響應時間和吞吐量都是關鍵的，但是不需要采取相應的CPU使用方面的特殊設計。處理的完成期限比擬嚴格64除了上面一項的要求外，由于對需求的要求比擬嚴格，在設計階段就要進行性能分析85除了上面一項的要求之外，在設計和實施階段需要使用性能分析工具來 判斷性能要求的完成情況106系統界面設計的明確程度0沿用原有系統的界面風格。01有類似界面風格的系統可以參考2.52客戶對界面的要求較明確，且所有客戶對界面要求一致。53客戶對界面的要求不明確，但所有客戶對界面要求一致。7.54客戶對界面要求不明確，且客戶間對界面的要求不一致。107兼容性說明兼容性要求包含以下容：操作系統、數據庫、中間件、瀏覽器0客戶需

23、求不含兼容性的要求01考慮了兼容性的要求，包括以上的1個2.52考慮了兼容性的要求，包括以上的2個53考慮了兼容性的要求，包括以上的3個7.54考慮了兼容性的要求，包括以上的4個10524調整后功能點計算FP根據以上7項系統特性的影響程度DI計算功能點的調整系數AF,計算公式為:AF =刀DI*0.01+ 0.65根據調整系數AF，最終可得到調整后的功能點數FP，計算公式為：FP調整后功能點=UFC未調整功能點數目 廣AF 調整系數六、單元測試的歸零方法應用6.1歸零分析法原理技術歸零五要素：定位準確、機理清楚、問題復現、措施有效、舉一反三。? 定位準確：層層分析、分解到質量問題發生的深層事件

24、，即確定問題發生的準確部位。? 機理清楚：通過理論分析或試驗手段，確定質量問題發生的根本原因。?問題復現：通過試驗或其他驗證方法， 再現或確認質量問題發生的現象，驗證定位的準確性和機理分析的正確性。? 措施有效：針對發生的質量問題，采取糾正措施，經過驗證，確保質量問題得到解決。? 舉一反三：把質量問題信息反應給其他部位，檢查有無可能發生類似問題，并采集預防措施。6.2單元測試應用歸零分析法程序員分析1程序員單元測試后將問題記錄缺陷跟蹤表；2分析引入該問題的階段或原因；3進一步分析引入該問題的根原因，并定義原因類型；4從技術層面確定解決方案，并確保問題得到解決；5舉一反三，分析其它關聯模塊或功能

25、是否會出現類似問題，并預防。工程經理分析1以缺陷跟蹤表為根底，以“引入階段為維度，分析每個階段的缺陷比率；2以缺陷跟蹤表為根底， 以“原因類型為維度，分析缺陷集中出現的原因類型;3采用帕累托圖分析出導致大局部缺陷的根原因；4從管理的角度確定解決方案，并確保問題得到解決；5舉一反三，分析其他方面是否會出現類似問題，并預防。七、統計分析知識7.1控制圖控制圖：一種以實際度量指標值與過程經驗所得出的數據控制界限比擬，并以時間順序表示出來的圖形。有三條直線組成：控制上限UCL、中心線CL、控制下限LCL。縱軸：一般為度量指標值，以過程變化的數據為刻度。7.2掙值分析一掙值分析的三個根本參數包括：方案值

26、 PV、實際本錢AC和掙值EV1、方案值PV，Plan Value,又叫方案工作量的預算費用。是指工程實施過程中某階 段方案要求完成的工作量。PV主要反映進度方案應當完成的工作量，而不是反映應消耗的工時或費用。2、實際本錢AC, Actual Cost ，又叫已完成工作量的實際費用。指工程實施過程 中某階段實際完成的工作量所消耗的工時或費用|。主要反映工程執行的實際消耗指標。3、掙值EV Earned Value ，又叫已完成工作量的預算本錢。指工程實施過程中某階段實際完成工作量與按預算定額計算出來的工時或費用。二掙值分析法的兩個評價指標：費用執行指標CPI和進度執行指標SPI:1費用執行指標

27、CPI：是指掙得值與實際費用值之比，即CPI=EV/ACo當CPI>1時，表示效率較高，花費較小的工時獲取更大的價值；當CPI=1時，表示效率一般，花費的工時與獲取的價值等效；當CPI<1時，表示效率較低，花費較大的工時獲取更小的價值；2進度執行指標SPI:是指工程掙得值與方案值之比，即SPI=EV/PV。當SPI>1時，表示進度提前，花費較小的工時完成了額定的工作；當SPI=1時，表示進度按時完成，花費的工時與方案的工時一致；當SPI<1時，表示進度延后，花費較大的工時才完成額定的工作；冃CPi與5PI走芻垢CPU M5PI7.3帕累托圖帕累托圖Pareto ：是一種條形圖，條的長度代表事件發生的頻率或本錢財力、時間，因此可從圖中直觀地看到哪些情況是比擬重要的。Pare