técnicas de calidad en el software sesión # 15. avisos jueves 18 de octubre sesión de...
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Técnicas de Calidad en el Software
Sesión # 15
Avisos
Jueves 18 de octubreSesión de videoconferencia con SMU
“SQA Strategies in the USA”
LUGAR: CIAP-414
Jueves 25 de octubreVisita del Ing. Rafael Salazar
“Estrategias de SQA en México”
PSP/TSP
Control Estadístico de Calidad
Control Estadístico de Calidad del Software:
Es una tendencia en la industria de desarrollo de software.
Aplica herramientas de control estadístico de calidad de procesos de manufatura.
Informa la toma de decisiones para mejorar los procesos de desarrollo.
Control Estadístico de Calidad
Pasos para mejorar el proceso de desarrollo:1. Recopilación y clasificación de datos
estadísticos durante cada fase del desarrollo.
2. Análisis de datos y especificación de causas de errores.
3. Identificar las principales causas de errores y asignar prioridades.
4. Definir estrategias de mejora, de acuerdo a las prioridades.
(Pressman, 1997)
LC + 3
LC - 3
LC
Límite de ControlSuperior (LCS)
Límite de ControlInferior (LCI)
Línea Central (LC)
Tiempo (o secuencia)
CAUSAS COMUNES
(Ing. Rafael Salazar)
Gráficas de control
LC + 3
LC - 3
LC
Límite de ControlSuperior (LCS)
Límite de ControlInferior (LCI)
Línea Central (LC)
Tiempo (o secuencia) (Ing. Rafael Salazar)
Proceso estable (bajo control)
CAUSA ASIGNABLE
LC + 3
LC - 3
LC
Límite de ControlSuperior (LCS)
Límite de ControlInferior (LCI)
Línea Central (LC)
Tiempo (o secuencia) (Ing. Rafael Salazar)
Proceso inestable (fuera de control)
Límite de Tole-rancia Superior
Límite de Tole-rancia Inferior
LC + 3
LC - 3
LC
Límite de ControlSuperior (LCS)
Límite de ControlInferior (LCI)
Línea Central (LC)
Tiempo (o secuencia) (Ing. Rafael Salazar)
Un proceso puede ser estable, pero no ser capaz
LC + 3
LC - 3
LC
Límite de ControlSuperior (LCS)
Límite de ControlInferior (LCI)
Línea Central (LC)
Tiempo (o secuencia)
99.73% de los promedios de las muestras estarán fuera o dentro de este rango.
(Ing. Rafael Salazar)
Gráficas de control comunes (3σ: tres sigma)
Gráficas de control comunes (3σ: tres sigma)
Una gráfica de control con límites superior e inferior calculados en base a 3σ representa el 99.73% de las veces en que los promedios de las muestras analizadas estarán fuera o dentro en ese rango.
Gráficas de control comunes (3σ: tres sigma)
En un rango de 3σ estamos seguros un 99.73% de que:
el proceso está bajo control, pues solamente muestra variaciones comunes.
el proceso está fuera de control, pues se han identificado variaciones asignables.
Este rango permite hasta 0.26% de error
6σ: Six Sigma
Es una metodología creada por Motorola, en 1986.
Apoya la administración de la calidad de procesos al reducir el nivel de fallas, errores o inconsistencias permitido a 3.4 por cada millón de oportunidades
3σ: 2,600/millón vs. 6σ: 3.4/millón
6σ: Six Sigma
Se basa en dos paradigmas:
DMAIC: Define, Measure, Analyze, Improve, and Control.
DMADV: Define, Measure, Analyze, Design, and Verify.
6σ: Six SigmaParadigma DMAIC, para procesos existentes
D: definición de los objetivos de calidad deseados, en base a la voz del cliente y la estrategia de la empresaM: obtención de métricas del procesoA: análisis de causas de errores (ANOVA)I: mejora continua del procesoC: definición de la capacidad del proceso (design of experiments)
6σ: Six Sigma Paradigma DMADV, para diseñar nuevos
procesos o productos
D: definición de los objetivos de calidad deseados, en base a la voz del cliente y la estrategia de la empresaM: definición de métricas del procesoA: análisis de alternativasD: diseño del proceso o productoV: piloteo y verificación
Premisas del Six Sigma
Centrado en el cliente (voz del cliente)
Prevención de defectos
Reducción de la variación
Toma de decisiones basadas en hechos
Fomento del trabajo en equipo
Participantes del Six Sigma
CEO (estrategia organizacional)
Champions (implementación por proceso)
Master Black Belts (in-house coach)
Black Belts (implementación por proyecto)
Green Belts (implementación diaria)
Herramientas del Six Sigma
Customer surveysCost-Benefit analysisHistogramsQFDDesign of experimentsGeneral linear modelANOVARegressionTaguchiEtc…
6σ: Ejemplos
Instrucciones: Identificar un caso exitoso de aplicación del paradigma 6σ en una empresa o proyecto de desarrollo de software. Describe en tu reporte:
Contexto
Herramientas utilizadas
Mejoras obtenidas
6σ: Ejemplos
GE Six Sigma Strategy http://www.ge.com/sixsigma/makingcustomers.html
Accelerating Adoption of IT: Six Sigma and CMMI http://www.sei.cmu.edu/news-at-sei/features/2004/1/feature-3.htm
6σ: Ejemplos
Six Sigma: Hardware or Software? http://www.rbsc.com/pages/sixsig.html
Honeywell Six Sigma http://www.honeywell.com/sites/sm/rlss/bandj/qualitysafety.htm
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