Técnicas de Calidad en el Software Sesión # 15

Avisos Jueves 18 de octubre Jueves 25 de octubre Sesión de videoconferencia con SMU “SQA Strategies in the USA” LUGAR: CIAP-414 Jueves 25 de octubre Visita 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: Recopilación y clasificación de datos estadísticos durante cada fase del desarrollo. Análisis de datos y especificación de causas de errores. Identificar las principales causas de errores y asignar prioridades. Definir estrategias de mejora, de acuerdo a las prioridades. (Pressman, 1997)

Gráficas de control LC + 3 CAUSAS COMUNES LC LC - 3 Límite de Control Superior (LCS) LC + 3 CAUSAS COMUNES LC Línea Central (LC) Límite de Control Inferior (LCI) LC - 3 Tiempo (o secuencia)  (Ing. Rafael Salazar)

Proceso estable (bajo control) Límite de Control Superior (LCS) LC + 3 LC Línea Central (LC) Límite de Control Inferior (LCI) LC - 3 Tiempo (o secuencia)  (Ing. Rafael Salazar)

Proceso inestable (fuera de control) CAUSA ASIGNABLE Límite de Control Superior (LCS) LC + 3 LC Línea Central (LC) Límite de Control Inferior (LCI) LC - 3 Tiempo (o secuencia)  (Ing. Rafael Salazar)

Un proceso puede ser estable, pero no ser capaz Límite de Control Superior (LCS) LC + 3 Límite de Tole- rancia Superior Límite de Tole- rancia Inferior LC Línea Central (LC) LC - 3 Límite de Control Inferior (LCI) Tiempo (o secuencia)  (Ing. Rafael Salazar)

Gráficas de control comunes (3σ: tres sigma) Límite de Control Superior (LCS) LC + 3 99.73% de los promedios de las muestras estarán fuera o dentro de este rango. LC Línea Central (LC) Límite de Control Inferior (LCI) LC - 3 Tiempo (o secuencia)  (Ing. Rafael Salazar)

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 Sigma Paradigma DMAIC, para procesos existentes D: definición de los objetivos de calidad deseados, en base a la voz del cliente y la estrategia de la empresa M: obtención de métricas del proceso A: análisis de causas de errores (ANOVA) I: mejora continua del proceso C: 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 empresa M: definición de métricas del proceso A: análisis de alternativas D: diseño del proceso o producto V: 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 surveys Cost-Benefit analysis Histograms QFD Design of experiments General linear model ANOVA Regression Taguchi Etc…

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