SPC软件的PDCA循环改善是怎么回事？

SPC小助手

一、        SPC软件发展由来
统计过程控制（Statistics Process Control，SPC）的产生及发展。SPC是有Walter A. Shewhart于20世纪20年代~30年代提出。之后，他将其成功地运用于传统行业的生产过程之中。在此基础上，W. Edwards Deming创建了戴明环（Deming Cycle, PDCA循环），并与Philip Crosby将SPC理论用于质量管理领域。1961年A. V. Feigenbaum提出了全面质量管理（Total Quality Management，TQM）思想，使得质量控制与管理成为整个组织管理不可或缺的重要部分。
1988年Boehm. B. W提出了著名的螺旋生命周期模型（Spiral Model），并构造了COCOMO模型，力图对软件工程的工作量进行度量。之后，PMI和ISO等组织进行现有理论应用到它们的规范当中，如JTC1/SC7、ISO9000体系等，从而进一步完善和规范了SPC方法。
在前人研究的基础上，Watts S. Humphrey大胆提出了将SPC的理论用于软件开发领域的思想。他在软件工程学会（SEI）的支持下，创新性提出了能力成熟度模型（CMM模型），并被广泛应用于软件产业之中。他指出：（1）SPC软件过程必须是可预测的（即项目管理者可以预先估计它的成本和进度），而相应产品必须满足用于的功能和质量要求；（2）软件过程管理的目标不仅是按计划生产产品，而且应在生产过程中改进组织的过程能力；（3）这一切都是基于SPC相关理论；（4）假设一个过工程是在统计控制下，且重复同样的工作能够得到类似结果。在该假设下，为了获得好的，一致的结果，则有必要进行过程改进。
二、        SPC的分析框架
SPC是基于数据与过程测量的。所谓过工程即为“为实现预定目标进行的一系列步骤。”人们在运用SPC时，首先应针对特定过程，运用合理的方法，采集必要的数据。这些数据分为变量数据和属性数据，前者对持续现象的度量（如时间、工作量、CPU占用率等），后者则是对指定指标的检验（如缺陷数目等）。
SPC方法循环持续改良过程框架如图2所示。在这个循环持续改良过程中，始于组织所确定商业目标，止于估算出该过程的性能。如果对输出结果不甚满意则将持续进行。如此循环往复，直至下一个目标的提出。
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在度量的表示上人们可以采用以下多种不同的图表：如检查表、散点图、运行图、柱状图、柏拉图、鱼骨图、统计控制图。鉴于上述图表工具的不同特性，我们可以根据具体情况选取适合的图表，以便揭示统计数据的特性。
由此可以看出，SPC的总体分析思路是依据统计学、概率论、数理统计等相关学科理论与方法，通过研究和揭示过程的随机现象所具有的规律性。最终达到过程改进的目的。
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