Técnicas de Calidad en el Software

Sesión # 15

AvisosJueves 18 de octubre

Sesión 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 CalidadPasos 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 SigmaEs 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 SigmaSe 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 SigmaCentrado en el cliente (voz del cliente)Prevención de defectosReducción de la variaciónToma de decisiones basadas en hechosFomento del trabajo en equipo

Participantes del Six SigmaCEO (estrategia organizacional)Champions (implementación por proceso) Master Black Belts (in-house coach)Black Belts (implementación por proyecto)Green Belts (implementación diaria)

Herramientas del Six SigmaCustomer 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:

ContextoHerramientas utilizadasMejoras 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