罗耀秋,字无介,号馨园主人。湖南浏阳人。好旅游、音乐、垂钓、美食、足球。 微薄:http://weibo.com/luoyaoqiu 微信:luoyaoqiu 邮件:luoyear@163.com

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  • 基于缺陷分布的质量目标分解和质量预测体系

    2007-12-20 21:15:43

            摘要:质量管理如何去量化要求?怎么设定一个合理的质量目标?质量目标如何被分解?质量目标如何随着项目实施过程推进而被修正?这些都是困扰项目质量管理的老大难问题。本文尝试从缺陷分布模型的角度去提供一种思考维度。
            关键词:质量管理,量化,质量目标,质量预测。

    项目量化管理与量化质量目标
            CMU SEI的CMMI模型中,把一个软件企业的软件能力成熟度分成五个等级。分别为初始级,可重复级,已定义级,已管理级和优化级。各成熟度等级的特征如下:
            初始级—软件过程是无序,无章可循的,软件项目的成功依赖项目组中的关键成员的个人能力,项目的成功是偶然和不可预见的。
            可重复级—项目已经定义了最基本的项目管理过程,对项目的进度,成本和质量在一定程度上起到控制作用,对同类型的项目,一些成功的经验是可以被复用和优化到新的项目过程中去的。
            已定义级—软件项目管理过程已经上升为组织级别的标准过程规范。组织的项目过程采用或裁剪自组织标准过程。
            已管理级—软件过程表现逐步稳定,软件过程和产品质量都能有量化的衡量准则,可以量化控制和预测过程和产品质量。
            优化级—在已管理级的基础上,通过对过程革新,来不断的优化过程,从而达到持续改进。
            那么,对于达到或者将要达到已管理级的这些公司,如何利用这些过程数据来控制和预测产品质量呢?基于规模数据和缺陷数据是很多公司比较早收集的,而且相关过程也是比较早达到稳定的,我们可以先从缺陷数据开始入手,建立初步的质量目标分解和质量预测体系。

    构建缺陷分布模型和项目缺陷密度性能基线
            对于达到成熟度等级四级的公司来说,基于这个成熟度等级的项目一般来说项目管理、评审、测试等子过程的过程性能比较稳定,因此也有条件生成该过程的过程性能基线。通俗的讲,我们可以把一个公司某个过程的过程性能基线看作是该公司该过程的基准值。如,测试缺陷密度性能基线为[25±2] 个/千行,那么类似的项目的缺陷表现就可以参照这个数据了。
            对于构建本模型,我们需要一个缺陷分布模型和一个缺陷密度性能基线数据。假设A公司X类项目的缺陷分布模型如下:

    缺陷发现阶段

    缺陷比例

    1-User Requirement / System Requirement Review

    3%

    2-High Level Design Review

    4%

    3-Low Level Design Review

    4%

    4-Unit Test

    14%

    5-Code Review

    15%

    6-System Integration Test

    51%

    7-External Defects

    9%

            假设A公司X类项目的缺陷密度性能基线为M1 = [25±2] 个/千行。

    设定质量目标
            按照项目给定的范围,进行项目规模估算。假设估算的项目规模是Size = 20,000行,那么,根据缺陷密度性能基线数据,可以推算,该项目预计的缺陷总数为M2 = M1*Size/1000,得出M2 = [500±40] 个。然后按照缺陷分布模型的百分比,可以把缺陷发现指标分解到各个阶段中,如下表:

    项目实施阶段

    缺陷发现质量目标 ()

    1-User Requirement / System Requirement Review

    14±1

    2-High Level Design Review

    19±2

    3-Low Level Design Review

    19±2

    4-Unit Test

    71±6

    5-Code Review

    75±6

    6-System Integration Test

    255±20

    7-External Defects

    47±4

            这样我们就得到了每个阶段缺陷发现的目标数和控制上下限,并作为质量目标固定下来了。

    ------------

     

    罗耀秋,曾供职于中兴通讯移动事业部,目前供职于领先的离岸外包软件供应商群硕软件开发(上海)有限公司。PMI认可的PMP6 Sigma绿带,曾经作为ATM成员参与过多次CMM/CMMI各成熟度级别的预评估和评估工作,并作为核心团队成员辅导某电信产品获得TL9000认证。7年的高成熟度企业软件研发和软件过程改进经验,熟悉6 SigmaOPM3CMMIITILPrince II TL9000 ISO等管理框架、方法和模型。

  • 统计分析常用图标介绍

    2006-12-07 21:23:23

    作者:罗耀秋

            1--点图

     

    Minitab->Graph->PLOT  选择两列即可

    Excel->Insert->Chart->XY (Scatter)

     

    主要用于判断两个因素之间的相关性。一般有四种情况:

                正相关                       负相关

                曲线相关       不相关

     

            2—折线图[时间序列图]

     

    Excel->Insert->Chart->Line

     

    主要用于趋势分析。它是一种时间序列关系。处理数据时候,有时为了使数据更具有表现力和区分度,可能要根据数据的特征分成不同的组进行比较。如新项目和新项目比,大项目和大项目比,软件项目和集成项目分开比。

     

     

            3—因果图[鱼骨图]

    任务拖延

    获取的市场信息不多

    估算方法不对

    高层指示错误

    项目经理定位不合理

    项目经理能力不够

    项目经理对计划重视不够

    计划管理工具落后

    缺少历史数据

    版本功能需求不清

    制定计划的资源不足

    开发经理定位不合理

    开发经理能力不够

    开发经理对计划重视不够

    任务管理工具落后

    任务目标描述不清

    任务之间配合出问题

    员工士气不高

    员工业务能力不够

    考核制度奖罚不明

    研发工具落后

    研发资源不足

    可参考的技术资料太少

    临时任务过多

    项目组业务能力不够

    跟踪监督不力

    员工没有及时反映问题

    员工没有及时准确报告任务完成情况

     

    可以用MiniTab或者Visio画,主要用于和头脑风暴结合启发思维。

     

    注:

    1、需注明是针对什么具体问题进行的鱼骨图分析,应与过程流程图中的输入因子对应。目的是列出所有可能导致问题产生的潜在原因,要避免遗漏。

     

    2、可以与头脑风暴结合起来,先头脑风暴找因果,然后map到鱼骨图来,或者用鱼骨图启发头脑风暴的参与者思考问题

     

    目前也有能够绘画精美鱼骨图的工具,大家也可以直接用office图表方式直接汇制。

    [Minitab->Stat->Quality Tools->Cause-And-Effect-Diagram]

     

            4—柱状图

     

    Minitab->Graph->Histogram

     

    主要用于观察事件出现的频度。如本例中165175CM的人出现的频度最高。

     

     

            4—柱状图-[描述性统计图]

     

     

    Minitab->Stat->Basic Statistics->Display Descrīptive Statistics

     

    这个比单纯的柱状图包含更多的信息。如正态性检验、均值、方差、标准差、中位数、四分位数等。

     

     

            5—条形图

    Excel->Insert->Chart->Column

     

    主要用于观察多个事件出现的频度。

     

     

            6—柏拉图

     

    Minitab->Stat->Quality Tools->Pareto Chart

     

    基于80-20原则找出关键的多数。

     

            7—饼图

    Excel->Insert->Chart->Pie

     

    主要看数据的分布情况。

     

            8—控制图

     

    Minitab->Stat->Control Charts->Individuals

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  • 测试缺陷分析务实篇[2]

    2006-12-01 21:10:34

    作者:罗耀秋            MSN: luoyear@netease.com               E-Mailluoyear@163.com

    • 利用缺陷的阶段分布模型进行质量预测

        假设我们为bug管理系统建立了“一、利用缺陷引入-发现矩阵分析”中描述的缺陷引入-缺陷发现阶段信息,那么我们可以对相似的项目的缺陷阶段分布进行度量,形成该类型项目的缺陷分布的过程模型。它给予我们的信息是:只要是这种类型的项目,按照相似的过程方法进行研发,那么其质量表现也是相似的。

        我们之所以作这样的假设,是有一个前提,就是我们研发过程是高度一致的,并且过程的表现也是稳定的。这样,我们得出的过程能力模型才具有可信度。

        下面是一个如何运用测试分布模型进行质量预测的例子:

        如果需求阶段发现了10个缺陷,就可以预计到设计阶段我大概要清除70个缺陷,依次可以估计到后阶段各个环节的缺陷数,作为我们该阶段工作的交付准则。并且,可以预测到产品发布后的使用表现会出现大约2个故障泄露到用户手中。

        这种分析预测模型的建立,要求组织的测试/评审过程比较稳定。即组织整体达到CMMI三级成熟度,同时在VAL和VER(验证和确认)过程域的达到CMMI四级的成熟度级别,即量化管理级别。

    • 利用泄漏的下游缺陷回溯过程有效性

        经验告诉我们,越到后端发现的缺陷,用于问题复现、问题定位和bug修复的时间就越多。那么我们是不是可以在项目研发的更前端发现这些缺陷呢?有什么方式让我们识别项目研发前端哪些活动没有充分投入、或者没有运用合适的工程/技术方法导致这些问题被泄露到下游呢?

        其实,我们有很简便的方法可以达到这个目的。从团队的典型项目中运用一定的抽样原则抽样出某个阶段的若干个缺陷,从技术、流程、工程方法、费效比方面去分析其更适合、更经济的清除方法。然后把这些方法固化到我们日常的项目实施过程中,逐步就可以降低上游对后端的缺陷泄露。

        下面以对一个项目的系统测试阶段发现的故障为例进行过程有效性回溯分析:

        从上表可以看出,真正需要遗留到系统测试阶段才能发现的故障只有7%,大部分故障应该在集成测试和设计评审过程中就应该发现的。

        导致在集成测试过程中未能充分发现这些缺陷的原因主要有:

        1、测试环境不具备,导致部分测试项必须到系统测试阶段才具备测试条件;

        2、测试设计中某些测试项的缺失,需要加强测试设计的评审工作;

        3、回归测试过程中,开发部只是对测试故障进行验证,而对bug fix波及的范围缺乏分析和验证;

        这样,针对这些分析结论,我们就可以制定针对性的整改措施。如:

    • 加强开发部的故障波及分析及波及分析验证工作;
    • 项目计划中加强对测试需求的关注,提前采购和协调必要的测试环境;
    • 每次回归对泄露的缺陷开发部都作相应的复盘,并根据复盘结果,完善单元测试和集成测试的测试设计;
    • 利用缺陷分类来进行缺陷的根源分析

        对于测试出来的BUG进行缺陷分类,按照BUG的类型分布,找出那些关键的缺陷类型,进一步分析其产生的根源,从而针对性的制定改进措施。

        下面以一个项目的系统测试故障为例进行分析:

        从系统测试故障来看,有较多故障是由接口原因造成的,细分有以下几种原因:

        1、跨项目间的接口,接口设计文档的更改没有建立互相通知的机制,导致接口问题到系统测试时候才暴露出来;

        2、部门内部跨子系统的接口,由于本项目设计文档按功能规划编写的,而不是按照产品组件,一般由主要承接功能工作的组编写该文档,接口内容可能不为其他开发组理解并熟悉,导致因接口问题而出错;

        3、系统设计基线化后,更改系统接口,没有走严格的变更流程,进行波及分析,导致该接口变更只在某个子系统中被修改,而使错误遗漏下来;

        那么我们可以针对性的制定改进建议:

        1、对接口文档的评审一定要识别受影响的相关干系人,使他们了解并参与接口设计的把关;

        2、对基线化的接口设计文档的变更一定要提交变更单给CCB决策,并做好充分的波及影响分析,以便同步修改所有关联的下游代码;

        3、概要设计文档按子系统规划,详细设计文档按模块规划,通过相关组参加评审协调接口设计;

        以上例子的缺陷分类只是为了描述方便,本身描述并不尽合理。实际定义缺陷分类可能有很多个维度,如发现活动、引入活动、缺陷来源、缺陷类型、严重程度等。只要满足自己的缺陷管理、缺陷分析需求即可。

    • 缺陷收敛趋势分析

        项目管理中一项非常重要但也十分困难的工作是衡量项目的进度、质量、成本等,统称为项目的状态,以确定项目是否能按期保质完成。这方面,测试提供了两个非常重要的参数,一个是缺陷数量的趋势,另一个是缺陷修复的趋势。(注:此节所说的测试均指代系统测试)

        缺陷趋势就是将每月新生成的缺陷数、每月被解决的缺陷数和每月遗留的缺陷数标成一个趋势图表。一般在项目的开始阶段发现缺陷数曲线会呈上升趋势,到项目中后期被修复缺陷数曲线会趋于上升;而发现缺陷数曲线应总体趋于下降;同时处于OPEN状态的缺陷也应该总体呈下降趋势,到项目最后,三条曲线都趋向于零。如:

        项目经理会持续观察这张图表,确保项目健康发展,同时通过分析预测项目测试缺陷趋于零的时间。在一定的历史经验的基础上分析使用这一图表会得到很多有价值的信息,比如说,可分析开发和测试在人力资源的配比上是否恰当,可以分析出某个严重的缺陷所造成的项目质量的波动。对于异常的波动,如本来应该越测试越收敛的,却到了某个点,发现的故障数反而呈上升趋势,那么,这些点往往有一些特殊事件的发生。如:

    • 在该时间段送测的回归版本增加了新的功能,导致缺陷引入;
    • 该回归版本开发部没有进行集成测试就直接送测?等等。

        当然,这个统计周期也可以根据我们的项目实施情况进行。如按照回归版本的版本号进行统计、按周进行统计等。也有公司把缺陷收敛情况当作判断版本是否可以最终外发的一个标志。

        小结:

        通过对测试缺陷分析,能够给予我们很多改进研发和测试工作的信息。

        当然,这种分析来源于一个前提,我们需要规划一个好的Bug管理系统,满足我们这些分析的信息需要。另外,我们的研发过程是稳定的,其质量表现大体是一致的,这样数据反映的趋势才具备可信度。

  • 测试缺陷分析务实篇[1]

    2006-12-01 21:09:28

    作者:罗耀秋            MSN: luoyear@netease.com               E-Mailluoyear@163.com

        摘要:

        测试活动作为IT项目和产品开发一个重要的环节,通过发现产品或组件的缺陷,并反馈给开发组修复验证这些缺陷,从而在一定程度上保证了外发产品的质量。对这些测试活动发现的缺陷进行深入的分析,可以有助于我们进行质量预测、进行过程改进、量化的衡量产品质量。

        关键词:

        测试分析、过程改进、质量预测、过程能力、缺陷

        正文:

        项目研发过程中,我们通过单元测试、集成测试、系统测试发现了大量的缺陷。我们把这些Bug输入到Excel或者其他测试管理系统中,跟踪其解决。一旦Bug fix完成后,大多数情况下我们就把这份bug list束之高阁,偶尔能想到的用途就是拿出来衡量测试组的绩效,或者用来评估开发组的质量表现。

        一般来说质量分析有以下集中情况

    • 利用缺陷引入-发现矩阵分析

        缺陷有发现阶段和引入阶段两个重要指标,发现阶段和引入阶段可以是软件生命周期的各个阶段,根据这两个阶段可以绘制出一个矩阵,从而分析出软件开发各个环节的开展质量,找到最需要改进的环节。

        开始例子分析之前先解释一下缺陷引入-发现矩阵的一些概念。

        矩阵的每行表示该阶段或活动发现的各阶段产生的缺陷数;矩阵的每列表示该阶段或活动引入的缺陷泄露到后续各环节的缺陷数。

        缺陷移除率定义为:缺陷移除率=(本阶段发现的缺陷数/本阶段引入的缺陷数)*100%。如需求阶段一共引入了15个缺陷,需求评审时候只发现了2个,设计过程中发现了10个,编码和单元测试阶段发现了两个,还有一个直到系统测试阶段才被发现。这样,需求阶段的缺陷移除率=2/15*100%=13%。它反映的是该活动阶段的缺陷清除能力。

        反过来还有一个概念,缺陷泄露率,就是有多少本阶段引入的缺陷没有在本阶段发现而是被泄露到后阶段环节才被发现。其计算公式为:缺陷泄漏率=(下游发现的本阶段的缺陷数/本阶段注入的缺陷总数)*100%。显然,它等于[1-缺陷移除率]。它反映的是本阶段质量控制措施落实的成效。

        下面是一个分析例子:

        从上表可以看到,编码过程的缺陷大部分依赖系统测试发现。单元测试和集成测试活动开展不够深入。我们可以进一步分析这些系统测试出来的测试缺陷,是不是可以被更前端的评审/测试/设计讨论活动所替代。详细见“四、利用泄漏的下游缺陷回溯过程有效性”

        另外,我们看到,需求阶段引入的缺陷绝大部分是在设计阶段发现的。这可能是我们大部分项目的一个现实,需求不稳定、需求不明确,很多东西需要在设计过程中才能明确下来。也许从这个分析结果中给我们一个启示,我们在设计评审时候,也需要重新审视我们的需求规格说明书,必要时候利用需求追踪矩阵这样的规矩方法来辅助我们发现上游需求的缺陷。把这样的机制固化起来,作为我们标准研发过程的一个要素或者过程指导书。

        当然,实际规划“缺陷引入-发现矩阵”时,可以依据自己的管理要求,对缺陷的发现活动和引入阶段进行细分或初分,并且在Bug系统中提交时,需要准确的填写这些属性字段。

    • 利用缺陷的分布进行分析

        可以选某个阶段的测试缺陷进行分析,按照这些缺陷对应的产品组成部分来汇总这些数据。利用这样的分布,可以找出我们产品/项目的高危模块来。这些模块导致了我们产品的主要缺陷。主要用到的分析手段是数据透视表和柏拉图。让我们看看下面的例子:

        这是一个简单的OA系统,它只有5个子系统。我们把这些子系统各有多少缺陷列出来,找到了改善质量的关键模块是后台交易模块。

        像上图,这是一个较为复杂的MIS系统,有近20个功能块。这个时候,可以利用柏拉图识别出占80%问题的那少数模块,针对其采取强于其它产品组成部分的质量控制措施。

        需要指出的是:采用缺陷分布只是分析的第一步。它只不过提供了你分析影响产品质量的那些重点模块,其信息不足以给出更深层次的原因。需要针对这些高危模块进行进一步的分析,识别缺陷的产生根源。

        当然,也有人认为绝对数去衡量缺陷的分布并不合适,所以有些人也会把缺陷按照严重程度对应一定的权重系数折算成分析意义上的标准故障。如上表,折算系数为,严重*10,关键*5,一般*3,次要*1,优化*0。

        这种分析需要我们的bug系统建立产品组件的概念,使得缺陷填报人能够正确的填报每个缺陷的产品组件位置。

  • 基于Project的项目管理度量规划[2]

    2006-12-01 21:00:26

    基于Project的项目管理度量规划

    作者:罗耀秋            MSN: luoyear@netease.com               E-Mailluoyear@163.com

    摘要:

    越来越多的公司运用项目管理系统来对项目实施管理。作为最广泛运用的项目管理工具Project Server,通过计划、跟踪监控采集了很多如项目管理相关的诸多数据。如何运用这些数据作合适的度量分析,让其更清晰的反映项目管理状态?本文正是带着这一问题进行阐述。

     

    正文:

    八、                   成本偏差率CV%度量[挣值分析1]

    指示器含义:这个是常规的挣值分析和PMI推荐的挣值分析的方法。CV大于0(或者CPI大于1),则表示成本领先。反之,成本落后。CV%可以用于表示这种偏差的程度。

    指示器定义:成本偏差率

    可以在Project生成的 ViewàReportsàCost ReportsàEarned Value查看到。

    BCWPBCWSACWPSVCVBACEACVAC等的值都可以看到(指标含义见本文末尾的附表)。可以在资源表中把人时的成本计算成1/小时,则可以方便的显示这些值来,折算成人时数表示这些指标。

    CV=BCWP-ACWP

    CPI=BCWP/ACWP

    CV%=CV/ACWP*100=BCWP/ACWP-1*100=CPI-1*100   表征成本偏差百分比;.

    计划规则约定

    a、   需要保存一个特定的比较基准;

    b、  需要更新计划时候申报实际完成的人时数;

    c、   把资源的费用比设置成1RMB/Hours

    以上是挣值分析的三个指标值综合分析的图表。

     

    以上是挣值分析的三个指标值综合分析的图表。

     

    九、                   进度偏差率SV%度量[挣值分析2]

    指示器含义:这个是常规的挣值分析和PMI推荐的挣值分析的方法。SV大于0,或者SPI大于1,表示进度超前,反之,表示进度落后。另外可以用SV%表示进度偏差的程度。

    指示器定义

    查看方法和“七”一样。

    SV=BCWP-BCWS

    SPI=BCWP/BCWS

    SV%=100*SV/BCWS=BCWP/BCWS-1*100=SPI-1*100              表征进度偏差的百分比

    计划规则约定

    计划的要求和“七”一样。

     

    十、                   完工百分比度量[挣值分析3]

    指示器含义

    已经完工的工作量占总工作量的百分比。[相对于最近保存的baseline比较而言。]

    指示器定义

    Finished% = BCWP/BAC

     [这里工时的费率折算为了1RMB per HoursBAC表示完工总预算。此处取值为完工总工时估计。]

    计划规则约定

    a、   设置资源的费率为1RMB Per Hours

    b、  需要申报实际的任务完成工时数;

     

    以下各指标为进行进度分析触发重新估算专用。需要考虑这种偏差是典型性(即规律的,此后还会出现的)偏差还是非典型性偏差而作出推算,选用合适的分析方法。

     

    十一                   完工尚需预算 [非典型性偏差]推算

    指示器含义

    根据PMBOK的约定,非典型性偏差即发生的影响预算的偏差不会在后续阶段有规律的出现,是偶发风险事件,故此时完工尚需的预算是不变的,和原来没什么变化。

    指示器定义

    ETC=BAC-BCWPor EV

    计划规则约定

    无。

     

    十二、                   完工尚需预算[典型性偏差]推算

    指示器含义

    根据PMBOK的约定,典型性偏差是指那种会规律性的,持续影响项目的事件导致项目的预算的变更。如,项目所在的国家和地区刚刚公布了每周四天半的工作日制度,那么原先的历时估算就需要变更了,完工的预算自然需要变更了。用于变更项目预算。

    指示器定义

    ETC=BAC-BCWP/CPI=BAC-BCWP*ACWP/BCWP=BAC/CPI-ACWP

    计划规则约定

    无。 

  • 基于Project的项目管理度量规划[1]

    2006-12-01 20:56:11

    基于Project的项目管理度量规划

    作者:罗耀秋            MSN: luoyear@netease.com               E-Mailluoyear@163.com

    摘要:

    越来越多的公司运用项目管理系统来对项目实施管理。作为最广泛运用的项目管理工具Project Server,通过计划、跟踪监控采集了很多如项目管理相关的诸多数据。如何运用这些数据作合适的度量分析,让其更清晰的反映项目管理状态?本文正是带着这一问题进行阐述。

     

    正文:

    一、                   里程碑延误度量

    指示器含义

    对重大里程碑的度量可以从宏观上给管理层以进度可视性,供管理层和项目经理监控项目的进度情况。

    指示器定义

    里程碑延误率 = (当前结束的里程碑延误数/当前结束的里程碑数)*100%

    计划规则约定

    对于处于UAT之前的项目,每个月至少要设置1个里程碑。并且在里程碑处标明该里程碑的目标和退出准则。

     

    二、                   任务延误百分比度量

    指示器含义

    对各开发小组(部门)和各项目的任务延误情况进行统计,从行政线和项目先上度量任务执行情况。

    指示器定义

    [开发组/部门/项目] 延误任务百分比= [开发组/部门/项目] 延误任务总个数/已完成的任务总个数*100%

    计划规则约定

    需要在Project计划的叶子计划加入一个文本字段用于记录任务的延误状态。并且需要建立任务申报机制去认定任务的延误状态。非里程碑任务每月基线化一次,此后的一个月内执行过程中的调整都记录为延误状态。

    需要在企业资源的资源表中标注该资源的Group

    计划颗粒度要较为一致,一般以1-2周完成为限。

     

    三、                   人员负载均衡度量

    指示器含义

    防止矩阵组织中企业资源被跨项目的团队过渡分配,指导项目经理和HOD就过渡分配的资源问题进行协调,作为月度计划评审过程的考虑因素,从而避免不必要的进度风险。

    指示器定义

    人员负载=(人员A在各项目该天的投入小时数/8小时)*100%

    [在“Resource Usage”中可以导出各人的负载情况(小时数),相关人员可以导出成Excel进行计算和协调过度分配的人员。]

    计划规则约定

    需要设置人员为企业资源,先与HOD和共享资源的项目协商该共享人员大致的使用比例,基于资源投入比去做计划(即明明该资源为两个项目共享,但两个项目排共享期该资源任务时其投入比均为100%,而不是协商其投入比之和为100%。)。

    一些项目经理避免资源过度分配的操作方式:

    如上图,在View->Resource Graph中可以看到哪些人在哪天被过度分配了。过度分配的那天柱状图会自动被标红。

    如上如,项目经理也可以在View->Resource usage中把各人每天的工时分配情况拷贝出来放在Excel中,从而分析该人在各项目中总分配人时的情况,并可以查看该天该人员具体的任务安排情况,针对性的与相关PMHOD协商资源。由此可见,对于跨项目资源,必要的计划评审与协调是非常必须的,并且评审前需要识别资源复用情况、跨项目的任务依赖关系、资源过度分配情况等,以便跨项目的计划评审与协调的针对性。

     

    四、                   任务颗粒度度量

    指示器含义

    按照PMI的经验值,可执行的任务存在一个80法则,即绝大部分任务应该分解到2周甚至1周内完成。这个有助于单个任务的目标管理和质量控制。

    指示器定义

    任务颗粒度超过预定阀值的个数及比例[建议设置为7天,即5个工作日]

    计划规则约定

    无。

    项目经理自查任务颗粒度的方法:

    按上图选择AutoFilter后,每个列的标题将出现一个带下拉的三角形。然后按照

    Duration这个字段大于7的条件筛选出那些不合符颗粒度要求的任务从而进一步细分。

     

    五、                   任务类型工作量分布度量

    指示器含义

    这个收集的是计划值,可以度量项目对一些质量控制方面活动的投入是否充分。如编码阶段的编码/评审/测试的工作量比例值,可以反映出该项目的质量控制投入程度及规避不必要的质量风险。

    指示器定义

    汇总各类任务的工时形成该项目的工作量任务类型分布。

    计划规则约定

    项目计划需要设置任务类型这个字段。具体字段值需要进一步讨论确定。本文推荐如下:项目管理类-〉需求开发-〉顶层设计-〉详细设计-〉编码-Bug Fix-〉评审-〉开发测试-〉系统测试。

    公司根据评审和测试等相关规范给出一定的指导值,对指导值分布的偏差项目组需要给出自己的理由,以证明充分考虑了过程中强化/弱化某类活动的理由及后续措施[如赶工和快速跟进过程中,对测试策略和评审策略的调整从而节约了一定的质量控制时间。这些被弱化的测试将通过加强系统测试阶段该module的功能验证测试来保证。并给出强化的功能验证测试的策略]

     

    六、                   任务阶段工作量分布度量

    指示器含义

    这个收集的是实际值,以建立公司的类似项目的历史数据库,这些分布模型有助于项目经理类推进行各阶段的工作量投入的安排,也可以辅助公司层面进行年度/季度人力资源需求规划。

    指示器定义

    项目层面——从实际申报的工作日志数据中统计该项目的信息,制作分布模型。

    公司层面——拟合公司同类项目各自的分布模型,形成公司该类项目的分布模型及偏差值。

    计划规则约定

    需要重新规划time sheet,设置任务阶段字段和任务类型字段。对任务阶段字段建议设置为:项目意向阶段 / 用户需求开发 / 项目需求开发 / 系统设计 / 概要设计 / 详细设计 / 编码及开发测试 / 系统测试 / 运行维护。Timesheet的申报按任务为颗粒度进行录入,而不是按时间周期为颗粒度进行录入(目前是按时间周期为1周录入)。

    七、                   项目进度阶段分布度量

    指示器含义

    这个收集的是计划的实际值,以建立公司的类似项目的历史数据库,这些分布模型有助于项目经理类推进行各阶段的历时安排,也可以用于项目经理监控项目进度。

    指示器定义

    项目层面——从项目计划的里程碑实际历时收集该数值,制作分布模型。

    公司层面——拟合公司各类项目的分布模型,形成公司层面的该类项目的进度分布模型,并给出各阶段偏差区间。

    计划规则约定

    需要在项目计划中设置若干个里程碑,如:项目意向阶段 / 用户需求开发 / 项目需求开发 / 系统设计 / 概要设计 / 详细设计 / 编码及开发测试 / 系统测试 / 运行维护。然后在项目进度计划中跟踪这些里程碑的实际历时。

     

     

     

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罗耀秋,字无介,号馨园主人。湖南浏阳人。好旅游、音乐、垂钓、美食、足球。 10多年质量管理,外包管理,培训管理及招募管理经验,对敏捷,CMMI/ISO/TL9000/6Sigma/PMP/PrinceII/测试咨询等有一定的了解。 邮件:luoyear@163.com,微信:luoyaoqiu,新浪微薄:http://weibo.com/luoyaoqiu

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