CMMI高成熟度理论与实施培训总结
1.高成熟度实施框架：
●实施框架要非常清楚。过程改进与项目开发联系起来。应用场景先考虑清楚。不要一上来就定度量项，建立基线和模型，而不知道为什么要做这些。
●高成熟度框架如何建立（五步曲）：
1)描述商业目标；
2)列举为实现商业目标公司主要的过程和活动；
3)针对某一目标选2-3个最关键的过程，作为重要的目标；
4)对选中的目标，明确是否需要定义量化目标；
5)定义哪些目标要做统计过程控制和模型。
CMMI四级对商业目标的信息有要求（董事会:商业目标;EPG:商业目标分解)：
●要素：时间、多少的项目达到什么状态，置信度多少？约束条件(比如在保证质量的情况下，进度偏差率。。.。。).  还有中间目标?
●比如：组织3－5年的远景（对竞争对手相比,3－5年公司会是怎么样？)（3－5年后,客户怎么看我们）
●比如：到什么时候，多少项目因为质量原因导致的成本在多少?
目标分解矩阵
目标分解矩阵
      目标   
主要过程活动
goal1
goal2
goal3
goal4
goal5
goal6
goal7
过程活动 1
　
　
X
X
　
　
　
过程活动 2
X
　
　
　
X
X
　
过程活动 3
　
X
　
　
　
　
X
过程活动 4
　
　
X
　
　
　
　
过程活动 5
X
　
　
　
　
　
　
过程活动 6
　
2
　
X
X
X
X
过程活动 7
　
　
　
　
　
　
　
过程活动 8
　
2★
　
　
X
X
X
说明：
1)“X”表示目标相关的过程活动；
2）“2”表示要建立过程性能目标；
3）“★”表示要进行量化控制；
●关键子过程的选择准则：各工程活动对子过程影响最大的；发现越多缺陷的过程,就是选择的对象。比如：选择关键子过程:产品质量目标:客户看到的缺陷保证在多少范围内以内——分析有哪些关键过程？（比如详细设计评审、代码评审、系统测试）这些就是关键子过程，需要有一些量化的控制。
●目标之前有强相关，关注一个重要的就行.
●项目目标，每一个都要有一组模型来帮助项目预测。
●建立项目度量目标，一定是对项目经理等人有用的、是客户关注的。
举例：项目客户要求9天内完成。
●根据历史数据，项目需要8－10天完成，概率是？——不是有能力的过程，不稳定.
●根据历史数据,项目需要14天完成
●根据历史数据，项目需要6_8天完成—-有能力过程！
上述项目经理可以得到哪些有用信息?
2.基线建立
建立基线的方法：
建立基线需要注意：
a)样本数少于20个点时，偏差较大，先不清除异常点。分析要做。
b)差不多有30个点左右,清除异常点,重新计算一次。如果再有异常点，再重新计算一下。直到有稳定的控制图.
c)项目差异很大的项目，不应放在一起。
d)控制图的维护与调整需要关注.过程改变了，前面的数据可能就没有用了，需要重新计算基线。
e)度量数据一定要闭环：使用基线数据，使用的结果数据需要提供。以便维护组织基线。
f)基线建立要注意分类处理,否则容易造成垃圾基线：举例:同类规模组件发现的不同类型缺陷数矩阵(不同类型的缺陷）.鱼龙混杂在一起,发现不了问题。应该将不同类型的分别建立基线。—-缺陷数合计后的控制图没有异常。但每个组织分别建立控制图，很显明发现异常点.
g)SEI要求，重要的基线都需要做假设检验.（用新的数据来检验，是否基线有问题）
联想： 我们公司维护项目的基线有没有办法建？基线建立要分类处理。（生产效率：代码行
除维护工作量。其中代码行有自动生成的一类;代码修改关键内容,代码量少，但测试工作量非常大的一类）
3.模型建立
业界模型：刚博士模型、蒙特卡罗模型，导入模型时，需要用公司自己的数据做调整。
建模工具：建立模型一定要用工具,MINITAB工具、蒙特卡罗（SEI推荐）—-必须研究和熟悉、EXCEL
建模六步曲：
⏹数据整理，数据整理工作量占建模工作量的95％.
⏹先要想清楚模型想要预测什么？有哪些变量、因子要考虑（自然度量项就出来了）？
1可以与未来模型的使用者采用头脑风暴方法，分析影响过程性能的因子。
2建立关键子过程模型时：与项目经理，测试策划师沟通,引导相关人员什么容易引导过程的差异。—-越早做越好。
3模型发布前，做过的头脑风暴或评审证据需要保留，现场评估时需要提供证据：
⏹模型的应用场景要想清楚！
4需要有《基线、模型建立和维护手册》；《基线模型的使用指南》(更重要,如果有可能，先完成使用指南，至少是同步完成)。
5模型的应用场景在《模型使用指南》中需要加入。OPP中有一个子实践;EPG要辛苦点，将场景分析写的更好一点，等PM能力提高了,可以简单一些。
6模型的使用场景不清楚，SEI审计时，建立方法就不看了.
7基线使用指南中,需要写明基线的使用说明。（几个点继续上升或下降等）,要从项目实际情况出发。
8组织需要有维护指南，明确什么基线在什么时候维护.
⏹进行数据初步分析，因子相关性分析
9因子的选择对模型的最终预测结果必须相关的,对最终结果没有任何影响的因子应去除；
10两个因子是非常强相关的，选择一个就可以，比如，规模和工作量是强相关的，可以选择一个；强相关是指相关性在70%左右；
11包括一些正态检验;
12可能因子需要调整；
⏹选择最佳子集，形成模型
⏹得到公式
建模型需要一些什么技能：
●情商不要太低（公司政治需要了解一点）；
●开发的产品要熟悉；
●过程要非常熟悉；
●度量分析技术(如MINITAB工具)；
●统计方法、过程方法、量化管理知识;
过程性能模型PPM是什么?
—-模型帮助预测目标能否实现。
——用本项目前期产生的一些数据，对后面项目产生的影响。
基线与模型的差异：
●共性：都有预测能力.
●基线只可预测一个过程；模型可以预测多个过程.
●基线没有因子。模型里定义了因子。
●模型和基线一定要绑在一起使用。
建立模型需要注意：
●模型的建立,必须适用企业，必须基于本企业的数据。
●先不要急着建模型，先对应用场景达成共识。
●模型的使用者,都必须评审模型，承诺使用模型。建立的基线与模型，对企业应该是适用的。需要管理层、部门经理、项目经理评审确认的。可以不同类的项目有所不同。
●模型使用时，必须对使用者提供使用支持。
●刚开始建立的模型肯定不准确，要逐步完善并优化模型。
●模型可以不断优化，但模型使用场景应不要经常变。

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