CMMI5文档之量化项目管理指引.docx
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CMMI5文档之量化项目管理指引
量化项目管理指引
文档编号：
FHI_CMMI_QPM_GUI
文档信息：
量化项目管理指引文档名称：
量化项目管理指引文档类别：
CMMI方针密级：
内部秘密
版本信息：
1.3
建立日期：
2016-1-22
创建人：
EPG批准人：
李庆林批准日期：
2016.2.25
存放位置：
集成公司组织资产库/组织标准过程编辑软件：
MicrosoftOffice2003中文版
文档修订记录
版本编号或者更改记录编号
变化状态
简要说明（变更内容和变更范围）
修改日期
变更人
批准日期
批准人
V1.3
C
新建
2016-1-22
刘增双
2016-2-25
李庆林
*变化状态：
C创建，A――增加，M――修改，D――删除
1.
目的（Purpose）
2.
适用范围（Scope）
3.
作业指引
3.1.
设定项目质量流程绩效目标
3.1.1.
3.1.2.
3.1.3.
3.1.4.
3.1.5.
3.2.
3.3.
3.4.
取得公司发布的质量流程绩效目标
执行What-If分析
建立项目质量流程绩效目标
配置项目资源与时程
选择项目组合已定义流程
管理项目执行绩效
3.2.1.
3.2.2.
3.2.3.
3.2.4.
3.2.5.
3.2.6.
3.2.7.
3.2.8.
汇总项目执行数据
分析项目执行绩效
监控项目执行绩效
前置作业
了解公司的数据分布及属性
决定数据汇总的方法
将资料依据汇总要求，汇总整理
将数据依据项目立案日期进行时间序列排序
评估及选择管制图
3.3.1.
3.3.2.
3.3.3.
3.3.4.
3.3.5.
3.3.6.
3.3.7.
10
10
X-BAR和RCharts
X-BAR和SCharts
XmRChart
npChart
pChart
cChart
uChart
建立管制界限
11
10
10
10
10
11
11
11
3.4.1.常态分配分析
11
3.4.2.
执行I-MR分析
11
3.4.3.
识别Outliers
12
3.4.4.
建立试行管制界限（
TrialLimit）
12
3.4.5.
建立确认管制界限（
ConfirmedLimit）
.13
3.4.6.
建立流程绩效基准.
13
3.5.建立流程绩效模型14
3.5.1.决定质量流程绩效目标14
3.5.2.执行回归分析数据14
3.5.3.发布流程绩效模型15
3.5.4.
执行蒙地卡罗模拟分析15
3.6.2.设定决定参数
16
3.6.3.执行模拟分析
16
17
4.1.目的17
4.2.设定项目质量流程绩效目标17
4.2.1.取得公司发布的质量流程绩效目标18
4.2.2.执行what-if分析18
4.2.3.建立项目质量流程绩效目标18
4.2.4.
配置项目质量流程绩效目标19
4.3.1.设定分析条件19
4.3.2.执行模拟分析19
4.3.3.
选择组合已定义流程20
20
4.4.2.
将数据依据项目立案日期进行时间序列排序
4.5.1.统计分析工具与技术21
4.5.2.常态分配检验21
4.5.3.监控项目执行状态管制界限21
4.5.4.识别outlier与根因分析21
4.5.5.执行流程能力分析22
4.5.6.执行Prediction分析22
5.裁剪指南（TailoringGuidelines）22
6.相关文档（RelevantDocuments）23
7.参考资料（References）23
1.目的（Purpose）
本指引文件之目的在于量化项目管理流程领域，以量化的方式管理项目，以达成项目既定的质量及流程绩效目标。
2.适用范围（Scope）
本规程适用于本公司所有开发与维护项目。
本规程主要面向读者为：
项目经理、QA。
3.组织绩效规划指引组织绩效规划指引之在于提供本公司项目使用本公司流程绩效基准与流程绩效模型规划及管理作业指导。
3.1.设定项目质量流程绩效目标
3.1.1.取得公司发布的质量流程绩效目标项目经理应自本公司的组织流程资产库中取得本公司发布的质量流程绩效目标、组织流程绩效基准、组织流程绩效模型和蒙地卡罗仿真分析设定表格，作为项目规划之依据和作业准则。
项目在经理在取得本公司发布的质量目标时，要包含本公司目前已颁布适用的所有质量流程绩效目标，例如系统测试缺陷密度、验收测试缺陷密度、项目整体时效、项目总效率等。
3.1.2.执行What-If分析使用组织发布的流程绩效基准与流程绩效模型，执行what-if分析，建立项目的计算及建立项目的质量流程目标值。
根据项目的属性与组织质量流程绩效目标的要求，项目在执行what-if分析过程，必需要确保平均值和标准偏差都能够符合组织规定。
What-if分析表格
参数
上限
平均
下限
丫参数
X1参数
X2参数
X3参数
3.1.3.建立项目质量流程绩效目标
将what-if分析的结果，更新至项目计划中的「质量流程绩效目标设定表格」，表格范例如下表：
编号
度量名称（丫参数）
规格
目标
规格
上限
规格
下限
备注
1
2
3
3.1.4.配置项目资源与时程
将what-if分析取得的参数信息，更新到项目计划中，作为项目配置工时、时程、
人力资源的依据。
人力配置的信息，更新至项目计划中的「流程目标设定表格」，表格
范例如下
编号
度量名称（X参数）
流程
目标
流程
上限
流程
下限
规格
目标
规格
上限
规格
下限
1
2
3
4
5
6
7
3.1.5.选择项目组合已定义流程
项目经理在项目启动前，根据项目的特性及要求，使用CrystalBall执行蒙地卡罗
分析，选择项目组合已定义流程
执行仿真分析前，应选择要达到的目标极限制条件，并且给于每一个参数决定餐数值。
以OracleCrystalBall为例，在工具中执行OptQuest遵循工具的操作规定，逐步设定仿真目标、需求限制和对应参数字段，完成仿真分析模型设定。
一切设定完成后，可以开始执行模拟分析。
一般而言，模拟分析的次数为50,000
次，每一次仿真分析包含1000个组合。
分析完成后，分析结果将以下图方式呈现。
回
EiJO
5
EOO
将分析结果以报表的方式打印，再对报告内容进行解读，以决定每一项执行方法的已定义流程和对应的估算值。
3.2.管理项目执行绩效
3.2.1.汇总项目执行数据
根据项目数据的属性，遵循本公司《组织流程绩效规划指引》对于连续及离散数据的整理规定，进行数据整理与汇总，并将数据依数据发生的时间进行排序。
3.2.2.分析项目执行绩效
使用项目选择的统计分析方法，对项目执行汇总的数据，进行统计分析作业，包括常态分布分析、管制图分析。
3.2.3.监控项目执行绩效
使用上述分析数据，评估项目执行的结果，并进一步执行流程能力分析（ProcessCapabilityAnalysis），如果发现流程不稳定或流程能力分析结果没有达成项目期望，应界定。
3.2.4.前置作业
本指引文件之使用条件为在CMMIML3基础上，使用过去收集的度量数据，提供统计分析之改善规划。
本公司开始实施CMMIML4过程，规划运用外部咨询服务，详细了解量化管理对于度量分析数据的需求，并且运用适当的工具，协助取得所需之资料。
3.2.5.了解公司的数据分布及属性
执行统计分析，要有一定笔数的资料，才可以执行。
理论上每一群的数据至少要
30个样本点，数据样本不足30点时，应咨询统计专业人员之建议，反复评估本公司项目的属性，透过数据分群方法，增加可分析之数据样本数。
3.2.6.决定数据汇总的方法
EPG小组根据统计分析需要及组织营运目标，决定数据分群方法，将项目数据依需要分群。
数据分群方法可以采取功能模块将数据分群、事业部数据分群、客户数据分群等，依照数据属性之不同，数据分类方法包括：
工时资料：
除项目总工时外，另外要将项目的需求分析活动、系统分析活动、系统设计活动、开发、验证审查、测试设计及测试活动的工时分别收集。
进度数据：
项目进度要依照项目阶段，分别收集计划进度和实际进度。
规模数据：
要收集项目的初始估算工时和结案时的总工时。
缺失资料：
要分别收集文件缺失、程序缺失、内部审查发现的缺失、程序代码审查发现的缺失、内部测试发现的缺失、客户提交的缺失等缺失资料。
缺失分类：
程序代码审查发现的缺失，要再分类，包括程序批注缺失、变量命名缺失、错误处理缺失、数据格式缺失、系统资源管理缺失、程序语法缺失、演算处理缺失、逻辑处理缺失、程序接口缺失。
3.2.7.将资料依据汇总要求，汇总整理
使用MSExcel，将每一种数据一个单独页签的方式归纳。
归纳的数据必需要经过处理，依照数据属性转换为连续数据（VariableData或Continuousdata）或离散资料（AttributeData或DiscreteData）集。
连续资料：
不可计数，只能计量的数据，例如进度、工时等，计量数据通常有小数点。
离散资料：
可以计数的数据，例如缺失、规模。
计数数据通常以是否、成功或失败、通过或不通过等方式表示数据属性。
数据转换：
执行数据汇总分析过程，可能需要将离散数据转变为连续数据，以
便执行是当分析。
例如，A、B二个项目的规模及缺失分别为80功能点与120个缺失、170功能点和380个缺失，此种数据无法用以评估项目质量。
因此要将项目的缺失转变为缺失密度，转变后得到A、B二个项目的缺失密度分别为0.750和2.235，运用此种转换，评估项目质量的变化。
3.2.8.将数据依据项目立案日期进行时间序列排序
执行统计分析过程，数据发生的时间点，将影响分析的方法与结果。
未避免数据收集方法不正确，影响分析结果，组织收集的度量数据，必需要分别以发生时间、收集时间、发生阶段、收集阶段、所属模块、所属部门、所属产品、所属客户等不同方式排列。
3.3.评估及选择管制图
根据数据的属性（连续或离散）及分布（样本数及分群），决定使用的统计图表。
3.3.1.X-BAR和RCharts
X-BAR和RCharts适用于计数与计量数据分析，当组织可以分析的每组资料数量
（n）小于时10时使用，且组织可以在短时间内于相同条件下，收集到多笔度量数据时使用。
例如，同一个部门的人员，平均每人每周的工时状态评估。
3.32X-BAR和SCharts
X-BAR和SCharts适用于计数与计量数据分析，当组织可以分析的每组数据数量
（n）界于时2~15时使用，组织可以在短时间内于相同条件下，收集到多笔度量数据时使用。
例如，同一个部门的人员，平均每人每周的工时状态评估。
3.3.3.XmRChart
XmRChart适用于计数与计量数据分析，又称为I-MRchart，当组织可以分析的数据分布在一段比较长的时间或是要分析的每组数据只有一个时使用。
3.3.4.npChart
npChart适用于计量资料分析，当计量资料为二项分配，且度量数据取得的机会是一样时使用。
335.pChart
pChart适用于计量资料分析，当计量资料为二项分配，但度量数据取得的机会不一样时使用。
3.3.6.cChart
cChart适用于计量资料分析，当计量资料为布阿松分配，且度量数据取得的机会是一样时使用。
3.3.7.uChart
uChart适用于计量资料分析，当计量资料为波式分配，但度量数据取得的机会不一样时使用。
3.4.建立管制界限
3.4.1.常态分配分析
执行分析前，应先检查待分析的数据是否属于常态分配，如果常态分配分析的
P-value大于0.05，则表是为常态分配。
Minitab操作如下图：
3.4.2.执行I-MR分析
在Minitab中选择适当的统计管制图表分析方法，识别数据中是否存在outlier
如果有，要再分析造成outlier的特殊原因。
Minitab操作如下图：
343.识另UOutliers
在执行l-MR后如果发现异常，应分析造成异常的原因，建立异常矫正或改善方案。
矫正异常后，再次分析，直到异常消失，使数据调整结果，显示需求分析工时得到控制。
造成outlier的特殊原因可能包括：
数据填写过程发生错误：
例如，人工操作错误或认知错误，造成数据输入度量分析系统过程，产生填写错误。
数据汇总过程发生错误：
例如，部分数据使用实际执行结果数据，部分数据使用预估数据，汇总后产生错误。
数据选择过程发生错误：
例如，估算方法不准确，个别项目的估算准确度差异很大，如果采用估算值作为其他分析的参考值，会产生错误。
假设项目的实际执行值没有这种问题，数据选择应该改用实际执行结果为分析参考值。
3.4.4.建立试行管制界限（TrialLimit）
建立管制界限：
使用收集和整理后的数据，执行统计管制图分析，分析造成outlier的原因，反复调整，直到度量资料分析结果，落在管制界限内。
执行常态分布分析：
使用Minitab分析度量数据是否为常态分配，分析影响常态分配的原因，并加以排除。
建立TrialLimit:
异常资料被排除后，再次执行统计管制图分析，以确认所
有的度量数据落在管制界限内，首次建立的管制界限称为试行管制界限（Trial
Limit）。
在试行管制界限发布实施一段时间后，收集项目实作数据，再次执行管制图分析,并将第二次分析的结果，填入下表的第二次分析字段，依照下表公式进行分析。
第一次分析
第二次分析
Ratio
公式
C
D
平均值
A
AD/AC
标准偏差
B
BD/BC
Ratio
公式
BC/AC
BD/AD
EPG在完成第二次管制图分析后，应执行2Sample-T测试，比对第一次管制图分析和第二次管制图分析的结果是否存在显著差异？
如果存在显著差异，应以第二次管制
图分析结果为确认管制界限。
如果不显著，应合并第一次分析或第二次分析的数据，进行管制图分析，以合并分析的结果为确认管制界限。
执行2Sample-T测试时，应检验p-value。
如果p-value小于0.05，表示二次分析结果存在显著差异。
如果p-value大于0.05，表示表示二次分析结果没有显著差异。
3.4.6.建立流程绩效基准
EPG参考上述分析后的确认管制界限，讨论建立公司流程绩效基准（Process
PerformaneeBaseline），呈报公司管理阶层发布后实施。
流程绩效基准建立的原则，分别依照属性分类，说明如下：
质量绩效基准
降低平均缺陷密度
降低缺陷密度标准偏差
提升全部缺失抑制有效性（TDCE或DRE）的平均值
降低全部缺失抑制有效性的标准偏差降低客户验收测试阶段的平均缺失密度（DeliveredDefectDensity）
降低客户验收测试阶段的缺失密度标准偏差
成本绩效基准
提升项目生产力平均值
降低项目生产力标准偏差
增加特定活动每个功能点的平均工时
降低特定活动每个功能点工时的标准偏差
降低平均工时变异
降低工时变异标准偏差
时效绩效基准
缩短平均项目时程长度
降低专案时程长度标准偏差
降低项目平均时程变异降低专案时程变异标准偏差
3.5.建立流程绩效模型
3.5.1.决定质量流程绩效目标本公司质量流程绩效目标包含质量、成本与时间三个构面，质量又分为加权缺失密度及全部缺失抑制有效性。
3.5.2.执行回归分析数据在完成管制图及常态分配分析后，使用组织流程绩效基准为回归分析的参数数据，准备执行回归分析。
执行回归分析时，必需要注意R-Square和P-Value的值，原则上R-Square的值应
介于55%~85%，如果R-Square值低于55%，表示回归方程式的解释力不足。
如果R-Square值高于85%表示有复回归的现象存在。
不管是哪一种现象，都必需要在采取进一步分析，矫正造成这个分析结果的原因。
另外，p-value必需要小于0.05，如果p-value值高于0.05表示回归方程式不成立，必需要反复执行分析，直到p-value小于0.05。
3.5.3.发布流程绩效模型
EPG完成回归分析之后，应使用回归分析方程式，建立如下表的预测分析图表，以便项目未来用以预测项目结果。
参数
上限
平均
下限
丫参数
X1参数
X2参数
X3参数
上表的丫参数和XI、X2和X3参数系来自于回归方程式分析结果，丫参数必需要能够被X参数解释，并以Y=a+bX1+cX2+dX方式表示。
丫参数的上限、平均和下限值，应使用上述方程式计算获得。
在上表完成建立后，EPG应将上表和对应的回归方程式纳管到组织流程资产馆指定位置，发布项目遵循使用。
3.6.执行蒙地卡罗模拟分析
3.6.1.设定仿真分析设定参数数据
EPG应使用本公司指定的蒙地卡罗分析工具，建立蒙地卡罗仿真分析设定表格。
在设定蒙地卡罗分析图表时，应使用组织流程绩效基准为参考数据，从常态分布和triangle二种图形中，选择一种分布模式进行表格设定。
一般设定原则为如果数据是
常态分配，选择normal，如果不是，选择triangle。
以OracleCrystalBall为例，在CrystalBall中设定基准数据，包括数据属性及内容,数据源为confirmedlimits中的平均值、上限及下限。
3.62设定决定参数
在完成参数数据设定后，再于模拟分析工具中设定决定参数（Define
Decision）。
3.6.3.执行模拟分析
执行仿真分析前，应选择要达到的目标极限制条件，并且给于每一个
参数决定餐数值。
以OracleCrystalBall为例，在工具中执行OptQuest遵循工具的操作规定，逐步设定仿真目标、需求限制和对应参数字段，完成仿真分析模型设定。
一切设定完成后，可以开始执行模拟分析。
一般而言，模拟分析的次数为50,000次，每一次仿真分析包含1000个组合。
分析完成后，分析结果将以下图方式呈现。
3.6.4.选择组合已定义流程
将分析结果以报表的方式打印，再对报告内容进行解读，以决定每一项执行方法的已定义流程和对应的估算值。
其中选择组合中每一项的预测结果要求大于80%作为组合可选择的标准。
4.量化项目管理作业摘要
4.1.目的
量化项目管理流程领域的目的，在于以量化的方式管理项目，以达成项目既定的质量及流程绩效目标。
4.2.设定项目质量流程绩效目标
4.2.1.取得公司发布的质量流程绩效目标
项目经理应自公司的组织流程资产馆中取得组织发布的质量流程绩效目标，作为项
目规划达成的目标参考。
项目在经理在取得本公司发布的质量目标时，要包含本公司目前已颁布的四个质量流程绩效目标，包括DeliveredDefectDensity、DefectRemovalEffectiveness、ScheduleVarianee和EffortVarianee。
422.执行what-if分析
使用组织发布的流程绩效基准与流程绩效模型，执行what-if分析，建立项目的计
算及建立项目的质量流程目标值。
根据项目的属性与组织质量流程绩效目标的要求，项目在执行what-if分析过程，
必需要确保平均值和标准偏差都能够符合组织规定。
What-if分析表格
回归方程式
质量流程绩效目标
上限
平均
下限
关联子流程1
上限
平均
下限
关联子流程2
上限
平均
下限
关联子流程3
上限
平均
下限
4.2.3.建立项目质量流程绩效目标
将what-if分析的结果，更新至项目计划中的「质量流程绩效目标设定表格」，表格范例如下表：
编号
度量名称（丫参数）
规格
目标
规格
上限
规格
下限
备注
1
2
3
4
4.2.4.配置项目质量流程绩效目标
将what-if分析取得的参数信息，更新到项目计划中，作为项目配置工时、时程、
人力资源的依据。
人力配置的信息，更新至项目计划中的「流程目标设定表格」，表格
范例如下表：
编号
度量名称（X参数）
流程
目标
流程上限
流程下限
规格
目标
规格上限
规格下限
1
2
3
4
5
6
7
43选择项目组合已定义流程
项目经理在项目启动前，根据项目的特性及要求，使用CrystalBall执行蒙地卡罗
分析，选择项目组合已定义流程。
4.3.1.设定分析条件
本公司现阶段的营运目标，产品部门的要求为降低项目的客户识别缺失密度，技术
服务不为降低项目时程变异，项目经理根据项目属性，设定蒙地卡罗分析条件。
4.3.2.执行模拟分析
执行仿真分析前，应选择要达到的目标极限制条件，并且给于每一个参数决定餐数值，再执行模拟分析。
一般而言，模拟分析的次数为50,000次，每一次仿真分析包含1000个组合。
4.3.3.选择组合已定义流程
CrystalBall根据设定的参数，执行仿真分析后，显示仿真分析结果，分析人员再将分析结果打印成为报表。
44项目执行数据收集
441.将资料依据汇总要求，汇总整理
使用MSExcel，将每一种数据一个单独页签的方式归纳。
归纳的数据必需要经过处理，依照数据属性转换为连续数据或离散数据集。
连续资料：
不可计数，只能计量的数据，例如进度、工时等，计量数据通常有
小数点。
离散资料：
可以计数的数据，例如缺失、规模。
计数数据通常以是否、成功或失败、通过或不通过等方式表示数据属性。
数据转换：
执行数据汇总分析过程，可能需要将离散数据转变为连续数据，以便执行是当分析。
例如，A、B二个项目的规模及缺失分别为80功能点与120个缺失、170功能点和380个缺失，此种数据无法用以评估项目质量。
因此要将项目的缺失转变为缺失密度，转变后得到A、B二个项目的缺失密度分别为
0.750和2.235，运用此种转换，评估项目质量的变化。
4.4.2.将数据依据项目立案日期进行时间序列排序
执行统计分析过程，数据发生的时间点，将影响分析的方
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