全面软件质量管理070528.ppt

“内建质量”的重要性-1 正确的用户需求 正确的需求 错误的需求 正确的设计 错误的设计 基于错误需求的设计 正确的程序 错误的程序 基于错误设计的程序 基于错误的需求和程序 正确的功能 可定位的错误 无法定位的错误 隐藏的缺陷 需求分析 设计 实现 测试 产品缺陷的来源，为什么要“内建质量”？ 在工业产品行业中，流行一种所谓“1：10：1000”的成本法则。即在生产前把发现的缺陷改正只需化1元钱的话，那么，该缺陷到了生产线上才发现，则需要化10元钱来改正；假如在产品销到市场上被消费者发现后才来改正，就要付出1000元的代价。软件生产的情况与此类似。因此，如果能够控制产品形成的全过程，尽早将可能产生的缺陷控制在萌芽状态，这不仅可以控制产品的质量，而且会降低成本，给企业带来巨大的经济效益。 “内建质量”的重要性-2 制定质量计划 技术评审 软件测试 缺陷跟踪/ 缺陷预防 过程检查（PPQA） 软件过程改进：提高技术及规范化水平 软件项目X 软件项目全面质量管理模型 软件项目Ｚ … 一、质量工作概述 二、我们的现状 三、软件项目全面质量管理模型 四、如何落实软件项目全面质量管理 主要内容 软件质量度量介绍 质量管理模型 项目“三点受控” 技术评审流程介绍 软件开发中七种基本质量工具的应用 如何落实软件项目全面质量管理 软件质量度量介绍（过程能力基准） 　 　 生产率 8 　 　 缺陷引入的分布 7 　 　 工作量的分布 6 80%的项目在原定进度计划的10%以内 　 进度计划符合度 5 30-40% 评审工作量＋返工工作量＋缺陷修改工作量＋测试计划准备工作量+测试准备工作量+测试执行工作量＋培训工作量＋质量保证工作量) / 实际总工作量 质量成本 4 　 阶段缺陷清除率=本阶段清除的缺陷/（阶段入口处已存在的缺陷+本阶段注入的缺陷）*100% 78～100%（平均94%） 整体缺陷排除效率=（1-验收测试缺陷数/总缺陷数）*100% 缺陷清除效率 3 　 总的生命期缺陷引入率=缺陷总数/FP 0.00-0.015个/人时（平均0.052） 总的生命期缺陷引入率=缺陷总数/人时 缺陷引入率 2 0.00-0.012个/人时 已交付产品的缺陷/人时 0.2-0.5个/KLOC 已交付产品的缺陷/KLOC 0.00-0.094个/FP（平均0.021） 已交付产品的缺陷数/功能点（FP）已交付产品的缺陷数=验收缺陷+维护缺陷 已交付产品的质量 1 参考基准 定义 过程参数 序号 软件开发各阶段的缺陷植入和清除 在开发中 植入的缺陷 缺陷发现 缺陷报告 在步骤入口 已存在的缺陷 没有发现的缺陷 不正确的修复 在步骤出口 存在的缺陷 清除的缺陷 质量管理模型-Rayleigh模型框架 I0 I1 I2 UT CT ST GA Defect 0 5 10 15 20 25 30 减少错误植入 （ＤＰ/工具/培训/交流） 早期缺陷清除 　DR/CI焦点 　过程中度量 Rayleigh模型是Weibull分布的(三种著名的极值分布之一，TOBIAS,1986)的特殊例子。它的一 个显著特征是其概率密度方程（ＰＤＦ）的尾部不对称地趋向零值，但永不可能达到零值。 Rayleigh模型应用到软件上时，通常意味着一段时间内的缺陷密度（率）或缺陷到达模式。 质量管理模型-Rayleigh模型框架（举例） 质量管理模型-工作量/结果模型（过程执行质量）-1 工作量 (评审/测试) 　高 　低 　高 　低 缺陷率 Scenario 2:GOOD/NOT BAD 好／不坏 Scenario １:BEST CASE 　　 最好情况 Scenario ３:UNSURE 　　 不确定 Scenario ４:WORST CASE 　　 最差情况 最好情况－高工作量/低缺陷率：设计／编码在审核之前就很好，团队还花了足够的精力用于ＤＲ／ＣＩ（设计评审／代码审查），从而确保了质量。 最差情况－低工作量/高缺陷率：高的错误植入，但审查不够严格。到结束审查过程时，可能有更多的缺陷遗留在设计和编码中。 质量管理模型-工作量/结果模型（过程执行质量）-2 好/不坏的情况－高工作量/高缺陷率：错误植入率可能很高，但花了较多的精力是一个好的表示，也许是有更多缺陷被清除的原因。 不确定的情景－低工作量/低缺陷率：不能确定设计和编码是否更好，因此审查需要的时间较少或审查完成比较匆忙，既而发现的缺陷较少。在这种情况下，我们需要依赖团队的主观评价和其他信息，从而做出较好的决定。 项