cmmi4

簡單的說，所謂的定量管理，就是利用經驗數據得出的指標，對將來的項目進行管理。如果一個企業以技術創新為主，項目間可比性低，這樣是不太可能做4級的。就好像微軟，微軟不斷的研發新產品、新技術，微軟也是不太可能做到4級的。微軟的MSF，大概就達到CMMI3的水平。首先要向大家澄清一個誤區，軟體企業並不是越高級越好的，其實4級的管理不太適用於創新型的企業，因為無法形成基線。當然創新性的企業，也可能會有相對穩定的過程，這些過程是可以實施4級管理的。

CMMI4隻有兩個PA，就是：

組織過程性能(Organizational Process Performance ):OPP是對組織級的要求，組織需要統計出組織級的基線。

定量項目管理(Quantitative Project Management):QPM是對項目的要求，項目要用組織級的基線來控制項目過程。

兩個PA都很複雜，其中OPP的SP1.4建立性能基線，SP1.5建立性能模型，兩者工作量就可以是2、3級幾個PA的總和。

定量項目管理(Quatitative Project Management)

定量項目管理與一般的量化管理很不同，不是在項目管理過程中用到數據，就算是定量項目管理。定量項目管理要求過程是穩定的，過程要穩定，需要滿足很多條件，企業的過程要做到穩定，要付出很多努力。

SG1 The project is quantitatively managed using quality and process-performance objectives.

用質量和過程性能目標對項目進行量化管理。

SP1.1 Establish and maintain the project’s quality and process-performance objectives.

建立和維護項目質量及過程性能目標。

要建立項目的質量及過程性能兩個方面的量化目標，如何制定量化的目標是關鍵，要做到這一步，需要有完整而有效的度量體系。要做好4級這個PA，做好2級的度量(MA)是關鍵之一。

一般來說，項目質量方面的量化目標有：缺陷發現率、問題發現率等，過程性能目標有：CPI、SPI、生產力效率、返工率等。

SP1.2 Select the subprocesses that compose the project’s defined process based on historical stability and capability data.

根據歷史的穩定的有能力的數據選擇組成項目定義過程的子過程。

IPM要求根據裁剪庫和裁剪指南，裁減出項目定義過程，而這個SP在IPM的要求上提高一級，要求利用組織穩定的有能力的數據，選擇子過程組合成項目定義過程。

SP1.3 Select the subprocessed of the project’s defined process that will be statistically managed.

選擇要進行統計管理的子過程，組成項目定義過程。

SP1.2的子過程和這裡的子過程不太一樣，兩者可能是一樣的，但SP1.3的子過程是指要進行統計過程式控制制的子過程，這個子過程必須是穩定的有能力的過程。

SP1.4 Monitor the project to determine whether the project’s objectives for quality and process performance will be satisfied,and identify corrective action as appropriate.

跟蹤項目判斷項目是否滿足質量目標、過程性能目標，並在適當的時候採取修正行動，保證項目滿足質量目標、過程性能目標。

SG2 The performance of selected subprocesses within the project’s defined process is statisically managed.

對項目的子過程進行統計管理，也就是要對項目子過程進行SPC。

SG1強調的是確定項目的量化管理目標，選擇子過程組成項目定義過程，並根據量化目標進管理項目。SG2則對項目的子過程的管理提出了要求。項目的子過程可能是需求過程、設計過程、編碼過程、測試過程等等，每個企業可以根據自己實際的需要，選擇有重要價值的子過程進行統計過程式控制制。

SP2.1 Select the measures and analytic techniques to be used in statisically managing the selected subprocesses.

選擇要進行統計過程式控制制的子過程的度量及分析技術。

統計過程式控制制對度量、數據分析的要求很高，企業需制定一套完整的、有效的收集數據、分析數據、使用數據的方法、制度，用於需要進行統計過程式控制制的子過程。

SP2.2 Establish and maintain an understandiing of the variation of the selected subprocesses using the selected measures and analytic techniques.

我們用上限和下限對進行SPC的過程進行管理，在這個過程中，我們會收集到很多數據點，這些數據點會在中值上下波動，波動有可能在上下限範圍內，也有可能超出上下限。企業需要建立對這些波動的理解指南，幫助項目組理解這些數據波動的原因，並能採取適當的修正行動。

SP2.3 Monitor the performance of the selected subprocesses to determine their capability to satisfy their quality and process-performance objectives,and indentify corrective action as necessary.

跟蹤選定的子過程，判斷是否滿足它們的質量及過程性能目標，並在必要的時候採取修正行動。

SP2.2是SP2.3的基礎，首先我們要理解這些波動的原因，然後判斷是否正常，判斷是否超出了既定的目標，並根據具體的原因採取適當的修正措施。

SP2.4 Record statistical and quality management data in the organization’s measurement repository.

在組織的度量庫中記錄統計的有質量的管理數據。把定量項目管理中的有價值的度量數據，記錄到組織的度量庫中。這些數據可以用來分析，並用來計算新的基線，更新模型等等。

組織過程性能(Organizational Process Performance)

OPP是對組織級提出要求的，組織要根據公司的商業目標、企業的實際情況，選擇要進行性能分析、量化管理的子過程，制定組織的質量和過程方面的量化的目標，建立基線和模型。這些量化的目標、基線、模型，要用於進行項目管理。具體內容見QPM。

OPP最核心的問題就是要進行SPC（統計過程式控制制），SPC不容易理解。

SG1 Baselines and models that characterize the expected process performance of the organization's set of standard processes are established and maintained.

這個PA只有一個SG，要建立和維護基線和模型，這些基線和模型能體現組織過程性能。

SP1.1 Select the processes or process elements in the organization's set of standard processes that are to be included in the organization's process performance analyses.

在組織標準過程庫中選擇過程或過程元素，用於分析組織過程性能。

簡單的說，要選擇哪些子過程進行SPC。

SP1.2 Establish and maintain definitions of the measures that are to be included in the organization's process performance analyses.

建立和維護用來進行組織過程性能分析的度量。

SP1.1選擇了哪些子過程進行SPC，SP1.2就是更進一步，確定具體的度量辦法。

SP1.3 Establish and maintain quantitative objectives for quality and process performance for the organization.

建立和維護質量和組織過程性能的量化管理目標。

定下用於項目管理的量化管理目標，這個目標應該包括質量方面以及組織過程性能方面。

SP1.4 Establish and maintain the organization's process performance baselines.

建立和維護組織過程性能基線。

SP1.5 Establish and maintain the process performance models for the organization's set of standard processes.

建立和維護過程性能模型。