[连载] 09年中国首家过CMMI ML4的总结分享

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网页好像有问题，总是打不开

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在OPP的SP1.2和SP1.3、SP1.4中提到了要建立过程的度量,PPB,PPO。
在SP1.3中提到，要建立ppo（process performance object），组织过程的性能和质量是通过计算出来的，而不是我们制定出来的，需要计算，就需要有数据，就是上面提到的数据收集的问题哦。有了数据，下一步就是如何得到我们的ppo。首先我们需要确定我们的商业目标，其次使用bgs来分析目标，第三是对我们分析得到的目标进行排序、评审，第四在我们的流程中确定什么时候更新我们的ppo，第五步就是要判断更新后的ppo是不是比之前的更好，这个过程需要进行保存。
那么建立和计算ppo需要哪些人参加呢？一般我们认为需要高级经理和开发人员参与其中。
建立ppo需要注意哪些东西呢：
1、需要能对应到商业目标
2、需要是量化的数据，比如说范围什么是？
3、需要能说明某个数据的来源，比如是什么时候在哪个环节产生的
4、需要有足够的数据（这些是根据不同的统计方法）
5、对历史数据要进行分析，了解这些数据用于建立PPM建立的意义是多少

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SP1.4是建立PPB（process performance baseline）
在建立ppb的时候之前提过可以考虑建立组织级或者项目级的PPB。建立的PPB，我们需要将PPB和ppo进行对比，我们可以通过假设检验的方法进行检验对比。
建立PPB是个关键的步骤，我们要注意一下几点：
1、ppb不是配置管理的基线，而是一个结果。
2、ppb可以是一个控制图，比如pareto图、频率分布图
3、ppb是个基准，如果没有足够的数据，可能我们之前认为是正常的点后来变成异常点
4、PPB要足够的稳定，如果不稳定，那么PPO也不稳定最后的结果就没有任务意义

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有人会问我们需要多少的数据才能说明我们的PPB已经足够稳定了呢？这就需要考虑几个问题：频率多不多，会有多少人进行流转已经我们的经验。至于数据的多少，spc工具和其他统计工具对数据有要求，比如XMR图，要求数据是有时间顺序的，数据在5-20个时，ppb的可用性是20%-40%，数据在20-35个时，XMR可以作为参考，数据在42个以上，XMR可以用。

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建立ppb要求：
1、子流程要文档化，有流程图
2、历史数据，要能说明来源
3、对数据进行分析，是否有意义
4、与以前的PPB和PPO对比，刚才提到的假设检验的方法进行对比
5、保留PPB的历史数据和SPC工具，要有相关的版本记录

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再说下PPB和PPO的对比，除了使用假设检验的方法以外，我们还可以用一个标准来进行评价，就是CPK，也就是通常所说的CPK检验。
CPK检验是通过计算的方法获得的，但我们知道PPO和PPB的范围以后就能进行计算
CPK=min（ppo的USL-ppb的CL/3sigma，ppb的CL-ppo的LSL/3sigma），CPK最小为1，如果CPK=2那说明在PPB范围的异常点也在PPO的范围内

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志存高远

哇，最终全部看完了，楼主真厉害啊。

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说下PPO和PPB的关系

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ppo的数据来源于ppb，ppb是原先的数据，ppo是更改后的数据。
公司级的ppb和ppo可以来自于各个项目的ppb和ppo，项目级的ppb和ppo的数据同时也应该进行保留，每个项目的ppb都有自己的spc和报告，ppo也同样如此。
一个项目的ppb和ppo是由项目组成员一起完成的，在项目进行uoczong，应该对ppo进行改进、统计，对异常点进行分析和纠正，并在项目改进中进行计划，当异常点得到改进后，应该将这个异常点去除掉。

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根据项目的ppb和ppo，形成组织级的PPB和PPO，用组织级的PPB和PPO形成新的项目级的ppb和ppo。
经过改进后又有新的项目级的ppb和ppo。
所以我们的基线并不是一成不变的，可以根据每个公司自身的特点，定期的检查和更新基线，比如一个季度或者一个月。

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说下假设检验，之前提到过用假设检验的方法来检验我们新的模型是否适用。所以在做假设检验之前，我们必须先定下一个目标，是让我们新的模型比原先的模型质量更好，还是需要新的模型能比原先的模型找出更多的问题，定下这个目标，才能在用假设检验的时候进行判断。
在假设检验的时候，需要用到置信区间，因为我们要使我们的模型的95%数值是优于原先模型才能确认新的模型是可用的。置信区间的值可以由自己决定，一般为95%和99%

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突然发现自己写的很乱，大家别介意啊，凑合的看下{:8_307:}

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感冒了，还发烧，{:8_314:}