多粒度多维度软件过程度量和改进方法研究

随着软件对社会各领域、各层次的渗透，软件逐渐转变为一种对社会团体、 甚至对社会公众的服务，软件的规模越来越大、用户需求越来越多、功能和性能 要求也越来越复杂。因此，对软件的可用性、可靠性、可信性等质量要求不断提 高。伴随着软件业的逐渐发展，软件过程技术逐渐被应用于软件产品的开发当中。 “质量形成于产品的生产过程”这一理念逐渐被软件组织所接受。其核心思想体 现在通过对软件过程的策划、控制和改进来保证软件产品的质量，进而提高软件 组织的经营业绩。软件过程度量作为软件过程管理和过程改进的关键活动，越来 越为软件组织所重视。 通过实施过程管理，能够刻画项目或过程目标的满足程度，找到造成过程 或产品重大偏差的根本原因，进而实施过程改进。然而，在软件过程度量实施期 间，软件组织面对不同的软件开发过程、众多的过程性能度量指标、复杂的统计 分析方法，既要考虑量化管理方法的合理性和复杂程度，又要权衡量化管理的实 施成本，这使得实施有效的过程度量充满挑战。本文基于经验软件工程方法，提 出一种多粒度多维度软件过程度量框架，以及实现该框架的关键技术：软件过程 性能基线的建立和维护方法；同时介绍了该框架下的软件项目进度量化控制模 型，支持软件组织实施有效的过程管理和改进。 本文的主要贡献包括： 提出了一种多粒度多维度软件过程度量框架(Multi-granularity Multi-dimensional software Process Measurement Framework，M2-PMF)，该框架通 过综合考虑软件过程管理和改进的必要信息所属的特征维度和软件组织的过程 管理粒度，自底向上的通过实体层、度量分析层和目标层指导软件组织建立一套 可以覆盖软件全生命周期的、开放的、支持过程改进的综合指标体系和模型。支 持软件组织裁减和定制确定环境下的度量体系，清晰了解其软件过程能力和性 能，提高软件组织对软件过程的控制能力，保障软件开发过程和软件产品的质量。 提出了基于统计分析的过程性能基线的建立和改进方法（Baseline – Statistic - Refinement， BSR），该方法可以有效地建立和维护过程性能基线，支持软件 组织从定性管理提升到定量管理。该方法应用波动图，在过程尚不稳定、数据样 本不足的情况下尽可能多的获得过程改进信息，识别过程改进机会，确定过程改 进途径，帮助软件组织高效地改进其过程中明显的弱项。在过程逐步稳定之后， 利用控制图、排列图、因果图、散点图等统计工具，分析过程性能，建立过程性 多粒度多维度软件过程度量和改进方法研究 ii 能基线，并不断精化。 在M2-PMF 框架下，提出了基于统计过程控制（Statitical Process Control， SPC）和挣值管理（Earned Value Management，EVM）的项目进度量化控制模型 SEVM，该方法通过对项目进度指数的统计控制，分析其稳定性，并通过估算模 型，根据项目当前挣值数据推算项目总进度偏差，并加以控制。支持软件组织对 项目进度进行量化控制，提高了项目按期交付的可能性。 最后，介绍了本文提出的过程度量框架和量化管理方法在国内多家软件组 织中的实际应用。应用案例表明，本文的方法和模型具有广泛的适应性和高度的 可操作性。应用本文方法能够对项目进行有效的估算、度量和控制，进而提高产 品质量并改善客户满意度。