参与实施CMMI5的经验总结

《参与实施CMMI5的经验总结》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、参与实施CMMI5的经验总结文/质安部一、心得感受一年前，我开始了我的CMMI5旅程。顺境、逆境，坎坷的、平坦的，处处碰壁的死胡同、豁然开朗的桃花源，我们一路走来，风雨过后终见彩虹。刚刚接触CMMI时，对基本术语的理解还很含混，感觉就像进入另一个工作领域。什么是PA，什么是CAR，什么是PPB和PPM，什么是Minitab、水晶球和蒙特卡洛，CMM与CMMI有什么区别，要通过CMMI5要哪些方面的工作，我们还有哪些方面需要改进，收集了一堆看似杂乱、不规则的数据，如何应用到项目中，并给项目带来实质性的效用，所有这些问题都要得以解决，在整个CMMI5

2、实施过程中，我们从众多数据入手，分析并挖掘它们之间的关系，结合相关培训，在咨询顾问的指导下，我从略知一二到理解掌握了CMMI5的基础知识，并开始慢慢地理清思路。其实学习CMMI5是个融会贯通的过程，而在工作中，CMMI5的思想又是触类旁通的，过程改进的思想在工作中、生活中各个方面皆可运用。我们将有用的数据抽离，并建立了基线和模型，在反复的实验中得到验证，用数据说话，指导项目实施。为了实现CMMI5，我们深入地参与到CMMI5试点项目中，实际运用基线和模型、数据和模板，在实践中不断完善表格模板和体系文件，规范项目实施工作和管理机制，并做好公司过程改

3、进，组织相关培训，在公司自上而下落到实处。用实例证明我们的实力，成功地说服了主任评估师，最终华丽地完成CMMI5认证目标！宝剑锋从磨砺出，梅花香自苦寒来。历尽千辛，最终尝到甜头，这次的胜利可以说是我职业旅途中的一座里程碑。前方还有很长的路要走，持续的过程改进还在继续，我也会保持CMMI5工作的劲头，坚定地走下去！二、基线建立基线建立的前提是公司的项目管理过程趋于稳定，项目过程数据趋于可控。基线反映了公司的过程性能能力。我们是用Minitab工具以控制图的方式做出基线的，需要注意的是：l控制图中的异常点不能随意删除，需进行根原因分析；17/17l表

4、现差异较大的项目不能放在一起，应分类做出基线；l项目经理在制定项目目标时，应参考组织级基线，结合项目特性确定本项目的目标；lMiniTab的I-MR图对数据的检验规则如下：1)1个点距离中心线大于3个标准差2)连续9个点在中心线同一侧3)连续6个点，全部递增或递减4)连续14个点，上下交错5)2个点中有1个点，距离中心线（同侧）大于2个标准差6)4个点中有3个点，距离中心线（同侧）大于2个标准差7)连续15个点，距离中心线（任一侧）1个标准差以内8)连续8个点，距离中心线（任一侧）大于1个标准差三、模型建立3.1模型建立的八步骤：(一)获取组织目

5、标1)获取商业目标：结合往年的市场投入、同行竞争力分析得出当年的商业目标。2)量化组织绩效目标：从商业目标出发，采集目标分析法，逐步分析出关键的组织绩效目标。（确定目标）(二)比较当前基线与组织绩效目标的差距1)采集上一年的历史绩效数据：以组织绩效目标为基础，采集上一年的绩效数据，并分析出基线。2)假设检验分析差距：用假设检验的方法分析当前过程能力与组织绩效目标的差距。例：模型工作量控制在均值52人天为目标，用假设检查分析为：即假设未引进革新点时，模块工作量大于52人天（即μ>52）备择（Ha）：μ>52原假设（H0）：μ≤52用minitab的

6、单样本（t）检验进行分析，若P值小于0.05，即拒绝原假设（H0）.17/17(一)分析影响目标的因素（大鱼-中鱼）1)CAR分析影响目标的因素：采集与组织绩效目标有关的项目数据，对每一个数据的表现进行原因分析，并逐层找出根原因（确定因子1）。2)头脑风暴分析影响目标的因素：组织公司内核心人员进行讨论会议，以头脑风暴的形式讨论出影响因素。3)投票选择：对上一步头脑风暴产生的多个影响因素按照一定的规则，投票选择产生强相关的影响因素（确定因子2）(二)分析上一年的性能基线（采集中鱼）1)采集上一年历史性能数据：根据上一步确定的因子，采集该因子的上一年

7、项目数据。2)形成上一年历史性能数据基线：用I-MR图的方法形成因子的性能基线，对异常点需进行根原因分析。(三)相关性分析关键因素（中鱼-小鱼）1)相关性分析：用Pearson（柏松）系数方法，分析因子1、因子2与目标的相关性，相关性强的因子可用于回归模型的建立。根据柏松系数，0.8-1.0属于极强相关，0.6-0.8属于强相关，0.4-0.6属于中等程度相关，0.2-0.4属于弱相关。2)关键子过程的改进计划（矩阵）：对小鱼、中鱼、大鱼所有的因子，找出对应的关键子过程，并依次按照高、中、低的优先级顺利，计划改进周期。(四)建立性能模型用统计分析

8、工具Minitab>>统计>>回归>>回归,“响应”设定为目标值，“预测变量”设定为因子后，可得出回归方程。(五)达成目标模拟1)水晶球