1
主要变化点
1.
对模型的结构进行了调整 – 能力度级别变化 2.
对过程域进行了调整 OID->OPM 3.
细化了对4,5级过程域的内容要求,修改后的内容更贴近实际 4.
明确化了针对各个过程域的GP指导 5.
增加了对Agile和Small Project的指导 6.
删除了对IPPD的支持内容 2
OPP
2.1
主要变化点
1.
SP顺序变化 从Process->Measure->Objective 改为Objective->Process->Measures 更符合实际的操作 2.
SP1.4增加了Analyze Process Performance 2.2
细节变化
1.
SP1.1 Establish QPPO 强调了QPPO和 Business Objective的Traceability 明确说明了可以根据组织结构建立不同层次的QPPO 完善了Business Objective和 Org Quantitative Objective的例子 2.
SP1.2 Select Process 强调了Process和Business Objective的Traceability 完善了对选择Process的 Criteria示例内容 增加了子实践强调对选择理由(rationale)需要文档化 增加了子实践强调需要建立Business Objective, QPPO和选择Process的Traceability 增加了子实践强调需要根据情况修改选择 3.
SP1.3 Establish Process Performance Measure 删除了对QPPO的描述 (已经在SP1.1中说明) 增加了对如何选择Measure的指导性描述 增加了子实践强调对度量项操作性的定义 (Refer to MA) 明确了需要对度量项进行定期的评估以保证其有效性 4.
SP1.4 Analyze Process Performance and Establish Process Performance Baseline 增加了描述以强调PPB的作用 增加了子实践强调使用PPB对比QPPO以衡量目标的达成度 5.
SP1.5 Establish Process Performance Models 增加了组织级需要建立和维护一套PPM,同时说明了项目在某些情况下也可以建立自己的PPM 增加了项目使用PPM的场景之一:预计达到QPPO的progress 删除了PPM可能的范围 修改了PPM的示例 修改Reliability growth models –>
Regression models 增加了Discrete event simulation models和 Monte Carlo simulation models 3
QPM
3.1
主要变化点
1.
弱化了Statistically Management的概念 实践中所有的Statistical相关的内容全部被删除或替换 2.
增加了实施Root Cause Analysis的要求 3.
SG和SP进行了重新组合,具备更好的逻辑性,可理解性和可操作性 3.2
细节变化
3.2.1
SG1 Prepare for Quantitative Management
1.
SP1.1 Establish the Project’s Objectives 删除了一个子实践: Identify how process performance is to be measured (在后续的实践中已经覆盖) 增加了QPPO的示例 修改了Derive interim objective,完善了对interim的内容: 除了lifecycle外,增加了milestone,work product and subprocess 增加了一个子实践:识别不能达到目标的风险 2.
SP1.2 Compose the Defined Process 细化了对选择subprocess的指导原则,目标是compose后能否达到QPPO 3.
SP1.3 Select Subprocesses and Attributes 修改自Select the Subprocesses that Will Be Statistically Managed 主要变化是弱化了Statistial,强调了选择critical subprocess并对其实施监控 (但Attributes定义还是不清楚) 在总体说明中,提到了: “For small projects, and other circumstances in which subprocess data may not be generated frequently enough in the project to support a sufficiently sensitive statistical inference, it may still be possible to understand performance by examining process performance across similar iterations, teams, or projects.” 在说到识别用于管理子过程的度量项时,提到了: “For short-term projects, it may be necessary to aggregate data across similar instances of a process to enable analysis of its process performance while continuing to use the unaggregated data in support of individual projects.” 4.
SP1.4 Select Measures and Analytic Techniques 强调了识别度量项时候需要考虑的内容 (其中提到了short-term projects的实施指导,需要进一步理解) 强调了Subprocess QPPO的定义并给出了示例 细化了对识别Statistical technique的说明,并给出了除了Statistical technique之外的技术(Tally sheets, Classification schemas (e.g., Orthogonal Defect Classification),需要研究) 增加了一个子实践说明选择PPB和PPM去支持相关分析 3.2.2
SG2 Quantitatively Manage the Project
1.
SP2.1 Monitor the Performance of Selected Subprocesses 强调了偏差和稳定性的监控并强调了deficiencies 2.
SP2.2 Manage Project Performance 强调从管理项目的角度对QPPO的达成情况进行管理,SP2.1的结果可以作为这个SP的输入 3.
SP 2.3 Perform Root Cause Analysis 强调对performance deficiencies进行分析 (弱化Natural bound和Common cause)
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