参与实施CMMI5的经验总
结
-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
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！
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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：
控制图中的异常点不能随意删除，需进行根原因分析； 表现差异较大的项目不能放在一起，应分类做出基线；
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；
MiniTab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。
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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的单样本（t）检验进行分析，若P值小于0.05，即拒绝原假设（H0）. (三) 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）
(四) 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。
(五) 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。
(六) 建立性能模型
用统计分析工具Minitab>>统计>>回归>>回归,“响应”设定为目标值，“预测变量”设
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定为因子后，可得出回归方程。
(七) 达成目标模拟
1) 水晶球分析：用水晶球工具Crystal Ball（蒙特卡洛原理）分析模拟出，当前过程能
力对目标达成的Certainty值，以及改进因子后对目标达成的Certainty值。 2) 引入革新点和改进措施：从数据层面，分析因子的历史数据中，可改进的空间，并
引出改进措施。（需启动DAR确定革新点）
注：（1）.引出革新点时，一定要针对X使用CAR的方法分析其提升空间； （2）.改进前后，分别用Crystal Ball模拟对目标的达成度，当Certainty值大于90%时，即认为达成目标的风险较小。 (八) 引入革新点的成本效益分析
1) 成本分析：预测出实施革新点的各项成本（如资源、人力、开发、维护、推广
等），并将成本数据进行量化。
2) 预计收益分析（可节约成本）：预计实施革新点后，可收获的价值。（如成本降
低、绩效提升等）
3) 成本-收益率：计算收益与成本的比值。即判定是否值得实施革新点。
3.2回归方程解读
以模块工作量模型（Y-工作量，X1-调整后功能点数，X2-重用库）为例，解读回归方程中各参数的意义：
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