Controle estatístico de processos

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Controle Estatístico de Processos (CEP) é uma coleção de ferramentas de resolução de problemas muito utilizada na obtenção da estabilidade de processos, através da redução da variabilidade. Essa palestra visa fornecer uma visão geral sobre o assunto, apresentando os gráficos de controle, as recomendações de utilização do CEP no CMMI e os desafios da sua utilização no desenvolvimento de software.

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Controle estatístico de processos

  1. 1. CEP - Controle Estatístico de Processos Igor Rafael de Assis Costa
  2. 2. Sumário Introdução ao Controle Estatístico de Processos(CEP) Gráficos de Controle CEP no CMMI Dev 1.2 Implementação e Dificuldades de Aplicação
  3. 3. Motivação "Se um produto deve corresponder às exigências do cliente, deve, em geral, ser produzido por um processo que seja estável ou replicável." Douglas C. Montgomery
  4. 4. Causas da variação da qualidade Causas aleatórias (comuns) Parte inerente ao processo Interação normal entre os componentes do processo Ruídos Causas atribuíveis (especiais) Eventos que não fazem parte do processo Mudanças repentinas ou anormais em um ou mais componentes do processo Podem ser prevenidas
  5. 5. Controle Estatístico de Processos O que é o CEP? Coleção de ferramentas de resolução de problemas útil na obtenção da estabilidade do processo e na melhoria da capacidade através da redução da variabilidade.
  6. 6. CEP Objetivos Detectar ocorrência de causas atribuíveis das mudanças do processo. Vantagens Pode ser aplicado à qualquer processo Constrói um ambiente onde todos desejam a melhoria contínua da qualidade Permite que ações corretivas possam ser tomadas mais cedo no processo de produção.
  7. 7. Processo sob controle estatístico Apenas causas comuns como fontes de variabilidade.
  8. 8. Processo fora de controle Causas atribuíveis alteram a média e a distribuição dos valores medidos
  9. 9. CEP 7 principais ferramentas Apresentação em Histogramas Folha de controle Gráfico de Pareto Diagrama de causa-e-efeito Diagrama de concentração de defeito Diagrama de dispersão Gráfico de controle
  10. 10. Gráficos de Controle Apresentação gráfica de uma característica da qualidade medida ou calculada à partir de uma amostra Consiste na plotagem de três linhas e os pontos que representam amostras (subgrupos racionais), de medições periódicas de alguma característica importante de um processo ou número de defeitos
  11. 11. Por quê usar Gráficos de Controle? Técnica comprovada para melhoria da produtividade Eficazes na prevenção de defeitos Evitam ajuste desnecessário do processo Fornecem informação de diagnóstico Fornecem informação sobre a capacidade do processo
  12. 12. Gráficos de Controle
  13. 13. Classificação dos gráficos de controle Gráfico de controle para variáveis Característica da qualidade expressa como número em alguma escala contínua de medida. Ex: tempo gasto, esforço realizado, utilização de memória/CPU, custo de retrabalho Gráfico de controle para atributos Unidades avaliadas podem ser classificadas como conforme ou não conforme Número de não conformidades por unidade avaliada Ex: número de defeitos, número de linhas de código por módulo
  14. 14. Tipos de Gráfico de Controle Variáveis Atributos X-bar e R XmR X-bar e S u XmR c Z
  15. 15. Análise de padrões
  16. 16. Análise de padrões Fonte: N. Boffoli, D. Caivano – Statistical Process Control for Software: a Systematic Approach
  17. 17. Análise de padrões Fonte: N. Boffoli, D. Caivano – Statistical Process Control for Software: a Systematic Approach
  18. 18. Planejamento do Gráfico de Controle Considerações estatísticas sobre o problema realçam a habilidade do gráfico em detectar padrões Tamanho da amostra Limites de controle Frequência de amostragem Prever custo da amostragem, atrasos por não conformidade, investigações de sinais fora de controle
  19. 19. Plano de Ação para Fora-de-Controle Fluxograma ou descrição textual da sequência de atividades para sinais fora de controle encontrados. Pontos de vistoria Potenciais causas atribuíveis Finalizadores Ações empreendidas para resolver a condição fora de controle
  20. 20. Mudanças em um processo Possíveis mudanças a serem realizadas em um processo Variabilidade Estabilidade do processo Média Requisitos do cliente
  21. 21. Exemplos de aplicações K. U. Sargut, O. Demirors - Utilization of statistical process control (SPC) in emergent software organizations: pitfalls and suggestions Densidade de defeitos Porcentagem de retrabalho Desempenho de inspeções
  22. 22. CEP e CMMI – Capability Level 4 “A quantitatively managed process is a defined process that is controlled using statistical and other quantitative techniques. Quantitative objectives for quality and process performance are established and used as criteria in managing the process. Quality and process performance is understood in statistical terms and is managed throughout the life of the process.”
  23. 23. CEP e CMMI – Capability Level 4 “GP 4.2 Stabilize Sub process Performance: 1.Statistically manage the performance of one or more sub processes that are critical contributors to the overall performance of the process. 2.Predict the ability of the process to achieve its established quantitative objectives considering the performance of the statistically managed sub processes. (…)”
  24. 24. CEP e CMMI – Maturity Level 4 “For selected sub processes, detailed measures of process performance are collected and statistically analyzed. Quality and process performance measures are incorporated into the organization’s measurement repository to support fact-based decision making [McGarry 2000]. Special causes of process variation are identified and, where appropriate, the sources of special causes are corrected to prevent future occurrences.”
  25. 25. CEP e CMMI – Capability Level 5 “Reaching capability level 5 for a process area assumes that you have stabilized the selected sub processes and that you want to reduce the common causes of variation within that process.
  26. 26. CEP e CMMI – Maturity Level 5 “At maturity level 5, an organization continually improves its processes based on a quantitative understanding of the common causes of variation inherent in processes.”
  27. 27. Implementação do CEP Elementos de um Programa de CEP bem sucedido: Compromisso e envolvimento da Gerência Abordagem de equipe Treinamento dos colaboradores em todos os níveis Ênfase na redução da variabilidade Avaliação do sucesso em termos quantitativos Um mecanismo para comunicar os resultados de sucesso por toda a empresa
  28. 28. Dificuldades de aplicação do CEP Características dos processos de desenvolvimento de software Intensivos em mão de obra criativa Envolvem múltiplas causas Difícil obter um conjunto grande de dados homogêneos Fonte: Mutsumi Komuro - Experiences of Applying SPC Techniques to Software Development Processes
  29. 29. Dúvidas???
  30. 30. Obrigado!

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