量化项目管理：CMMI模型过程域系列学习中文版

【CMMI学习】量化项目管理：CMMI模型过程域系列学习中文版QUANTITATIVEPROJECTMANAGEMENT量化项目管理Purpose目的量化项目管理（简称QPM）的目的是量化地管理项目的已定义过程，以达到项目既定的质量和过程性能目标。IntroductoryNotes简介上述被识别的质量和过程性能目标、度量和基线，是由组织过程性能过程域相关内容开发而来。随后，实施与量化项目管理过程域相关过程的结果（如度量定义和度量数据），将成为组织过程性能过程域所指的组织过程资产库的一部分。为有效实施本过程域的的特定实践，组织应已建立一组标准过程和相关的组织过程资产，例如已用于各项目建立其已定义过程的组织度量库和组织过程资产库。项目的已定义过程是由一组集成的和一致的项目生命周期下的子过程构成。其中一部分是通过选择和裁剪组织标准过程而来。项目还应确保可以获得供应商工作的度量和进度数据。要成功的完成本过程域的特定实践必须与供应商建立有效的关系。过程性能是实际过程性能结果的度量指标。过程性能由两方面组成，包括过程度量（如投入、周期时间、缺陷去除效率）和产品度量（如可靠度、缺陷密度、反应时间）。子过程是更高级已定义过程的已定义的模块。例如，典型的组织的开发过程，由需求开发、设计、构建、测试和同行评审等子过程构成。这些子过程本身也可适时的进一步分解为其他子过程或过程元素。量化管理的一个基本要素是对估计要有信心（应可以预测满足项目质量和过程性能目标的程度）。基于识别出来的可预测性能的需要，选定将被统计化管理的子过程。量化管理的另一个基本要素是要了解实际过程性能变化的本质和程度，并了解在何时项目的实际性能将无法达成项目质量和过程性能的目标。统计管理化涉及统计思想和正确使用各种统计技术，如执行图、控制图、置信区间、预测区间、假设验证等。量化管理使用统计管理得到的数据，以帮助该项目预测是否将能够实现其质量和过程性能的目标，并识别应采取的纠正措施。本过程域用于管理项目，但相关概念也可用于管理其他组或功能组。运用相关概念管理其他组或功能组未必有助于实现组织的业务目标，但可以帮助这些组或功能组控制自己的过程。特定目标和特定实践SG1QuantitativelyManagetheProject量化地管理项目使用质量和过程性能目标，以量化的方式管理项目SP1.1EstablishtheProject’sObjectives建立项目的目标建立和维护项目的质量和过程性能目标。典型的工作产品1.项目质量和过程性能目标子实践1.评审组织的质量与过程性能目标。本次评审的目的是确保项目了解应该在怎样更广阔的商业背景下运作。项目的质量和过程性能目标，应该在这些高端的组织级目标的背景下制定。2.识别客户、供应商、最终用户及其他相关干系人，识别质量和过程性能的需求和优先顺序。可以从质量和过程性能属性出发，确定需求和优先级，所谓属性，举例如下：*功能性*可靠性*可维护性*可用性*持续时间*可预测性*及时性*准确性3.确定如何度量过程性能。应当考虑组织建立的度量，是否能充分地对过程进展进行评估，满足客户、最终用户以及其他干系人的需要和优先级。必要时可能需要补充其他一些度量。4.定义并记录项目可度量的质量与过程性能目标。定义并记录项目的目标，包括以下内容：*整合组织的质量和过程性能目标*反应客户、最终用户以及其他干系人质量和过程性能需要和优先级的书面目标，应该具有可度量性制定目标时可能涉及的质量属性，举例如下：*平均故障时间*关键资源的可用性*已发布产品的缺陷数量和严重级别*对提供的服务，客户投诉的次数和严重程度制定目标时可能涉及的过程性能属性，举例如下：*产品验证活动（例如同行评审、测试）中移除缺陷的百分比*遗留缺陷率*产品交付（或服务开始）后第一年的缺陷数量和密度（按照严重程度划分）*周期时间*返工时间所占的百分比5.在适当的时机，针对生命周期的每一阶段，得出过渡性目标，以监控达到项目目标的进度。如何预测过程未来的结果，方法之一是对产品验证活动期间（如同行评审、测试）识别的缺陷，运用过渡性度量的方法，通过过程性能模型，预测已交付产品潜在的缺陷数。6.解决项目质量和过程性能目标间的冲突（例如，如果一个目标没有妥协，另一个目标将无法达到）。解决冲突，包含以下内容：*设置目标的相对优先级*根据长期的商业策略以及短期需要，考虑备选的目标*决策权衡时，要包括客户、最终用户、高层管理者、项目经理以及其他相关干系人*必要时要重新修订目标，将冲突的最终解决方案纳入其中7.从来源建立项目质量和过程性能的可追溯性。制定目标的来源，举例如下：*需求*组织的质量和过程性能目标*客户的质量和过程性能目标*商业目标*与客户、潜在客户的讨论结果*市场调研如何对需要和优先级进行识别并跟踪，方法之一是质量功能部署（QFD）8.定义并协商供应商的质量和过程性能目标。9.必要时，对项目质量和过程性能目标进行修订。SP1.2ComposetheDefinedProcess组合已定义过程基于对历史的稳定性和能力的数据，选择构成项目的已定义过程的子过程。典型的工作产品1.用于识别纳入项目已定义过程的有效备选子过程的准则2.纳入项目已定义过程的备选子过程3.确定纳入项目已定义过程的子过程4.当选定的子过程缺乏过程性能历史数据时，所识别的风险子实践1.建立用于识别有效备选子过程的准则。识别的基础包括：*质量和过程性能目标*现有的过程性能数据*产品线标准*项目生命周期模型*客户需求*法律法规2.确定要纳入统计化管理和从组织过程资产所取得的子过程，是否适合统计化管理。如果子过程在以下方面具有历史数据，就更适合统计管理：*以往具有可比性的实例中，拥有稳定的性能*过程性能数据满足项目的质量和过程性能目标历史数据主要是从组织的过程性能基线中获取。然而，这些数据可能并不适合所有的过程。3.分析子过程的相互关系，从而了解子过程间的关联性以及各子过程的度量属性。分析技术包括系统动态模型、模拟。4.识别没有任何子过程满足质量和过程性能目标时的风险（也就是说，没有具有能力的子过程或不了解子过程的能力）。即使没有将子过程纳入统计管理，历史数据和过程性能模型也可能显示出，子过程无法满足质量和过程性能目标。SP1.3SelecttheSubprocessesthatWillBeStatisticallyManaged选择将纳入统计化管理的子过程选择将纳入统计化管理的项目的已定义过程的子过程。典型的工作产品1.统计化管理所要追求的质量和过程性能目标2.用于选定纳入统计化管理子过程的准则3.纳入统计化管理的子过程4.所选定子过程应度量和控制的过程和产品属性子实践1.识别项目有哪些质量和过程性能目标要纳入统计化管理。2.识别用于选择对达到既定质量和过程性能目标最有影响且具有可预测性能的子过程的准则。用于选择子过程的标准的来源，举例如下：*质量和过程性能相关的客户需求*客户制定的质量和过程性能目标*组织制定的质量和过程性能目标*组织的性能基线和模型*子过程在其他项目中表现出的稳定性能*法律法规3.运用选取准则，选定将被纳入统计化管理的子过程。对于某些子过程，可能无法采用统计的方式进行管理（例如，如果正在试用新的子过程和新技术），还有一些情况，对特定的子过程进行统计管理，从经济角度上讲并不合理。4.识别用于度量和控制子过程的产品和过程属性。产品和过程属性，举例如下：*缺陷密度*周期时间*测试覆盖率SP1.4ManageProjectPerformance管理项目性能监控项目以确定是否符合项目的质量和过程性能目标，并适时地识别纠正措施。典型的工作产品1.项目质量和过程性能目标达成度的估计(预测)2.完成项目质量和过程性能目标的风险文件3.完成项目目标过程中，用于处理缺陷的行动措施文件子实践1.定期评审每个子过程的性能，以及每个选定纳入统计化管理的子过程的能力，以评估其完成项目质量和过程性能目标的进度。针对制定的子过程的质量和过程性能目标，确认选定的每个子过程的过程能力。这些目标是根据项目的质量和过程性能目标推导出来。2.定期评审项目生命周期中每个阶段性目标的实际完成状况，以评估其达到项目质量和过程性能目标的进度。3.追踪供应商质量和过程性能目标的完成状况。4.运用关键属性度量指标所调整的过程性能模型，来估计完成项目质量和过程性能目标的进度。利用过程性能模型，估计过程达成目标的进度情况。举例来说，对产品验证活动期间（如同行评审、测试）识别的缺陷，运用过渡性度量的方法，通过过程性能模型，预测已交付产品潜在的缺陷数。以执行子实践所获取的结果为基础进行计算。5.识别并管理在完成项目质量和过程性能目标的过程中，所产生的相关风险。风险的来源，举例如下：*组织度量库中的数据没有充分的稳定性、能力性*子过程的性能或能力不足*供应商没有达成质量和过程性能目标*对供应商的能力缺乏了解*错误运用组织的过程性能模型预测未来的性能*预测的过程性能（估计的进度情况）不足*与识别的不足情况相关的其他风险6.确定并记录在完成项目质量和过程性能目标的过程中，用于处理缺陷的行动措施。这些措施的目的在于策划并部署一些正确的活动、资源、进度安排，使项目进入正轨并能够最大程度上满足目标。为了解决项目无法达成目标的问题，采取的措施举例如下：*改变质量和过程性能目标，使其控制在项目已定义过程的预期范围以内*改进与增强项目已定义过程的执行，减少正常的偏差（如果能减少偏差，就可能在不移动均值的情况下，使项目的性能控制在目标范围之内）SG2StatisticallyManageSubprocessPerformance统计化管理子过程的性能用统计化的方式，管理的项目的已定义过程的子过程的性能。SP2.1SelectMeasuresandAnalyticTechniques选择度量和分析技术选择用于统计化管理已选择的子过程的度量和分析技术。典型的工作产品1.用于(或建议采用)统计化管理子过程的度量指标和分析技术的定义2.度量指标及其在子过程度量数据收集点，以及如何判定度量指标完整性的操作定义3.度量指标的可追溯性，可回溯至项目质量和过程性能目标4.支持自动化数据采集的工具化组织支持环境子实践1.从保障统计化管理的组织过程资产中，识别共性度量指标。产品线或其他的层次标准，都可以分出一些共性度量项。2.识别此实例所需的额外度量指标，以涵盖所选定子过程的关键产品和过程属性。在一些情况下，度量项是以研究为导向的，应该明确地识别出这类度量。3.识别适用于统计化管理的度量指标。选择统计化管理的度量指标的标准包括：*可控性（例如，如果改变了子过程的执行情况，度量值是否会发生变化）*充分的性能指标（例如，度量子过程是否按照目标执行时，该度量指标能否算得上一个很好的指标？）子过程的度量指标，举例如下：*需求波动性*对策划参数（例如，规模、成本、进度）的度量值的预估率*同行评审的覆盖率和效率*测试的覆盖率和效率*培训的有效性（例如，策划的培训完成的百分比以及考试的分数）*可靠性*项目生命周期不同阶段注入或发现的总缺陷数的百分比*项目生命周期不同阶段花费的总工作量的百分比4.制定度量指标及其在子过程中度量数据收集点，以及如何确定度量指标完整性的操作性定义。操作性定义要使用准确的、明确的术语进行阐述，主要强调以下两个重要原则：*传达性：度量什么，如何度量，度量单位是什么，哪些应纳入度量或排除在外*重复性：度量项是否具有可重复性，如果给出同样的定义，能否得出相同的结果5.分析指定度量与组织和项目目标之间的关联性，并得出目标，说明每个选定子过程的度量属性，必须符合的特定目的的度量指标或范围。6.配置组织支持环境，支持统计化度量数据的收集、推导和分析。配置的基础包括：*组织标准过程集的说明*组织已定义过程的说明*组织支持环境的能力7.识别适用于对所选定子过程进行统计化管理的恰当的统计分析技术。俗话说“一鞋难合众人脚”，这同样适用于统计分析技术。适合采用哪种特定的技术，不仅取决于度量的类型，更重要的是看度量的目的是什么，其背景