Técnicas de Calidad en el Software Sesión # 14
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Técnicas de Calidad en el Software
Sesión # 14
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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.
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Control Estadístico de CalidadPasos para mejorar el proceso de desarrollo:1. Recopilación y clasificación de datos
estadísticos durante cada fase del desarrollo.
2. Análisis de datos y especificación de causas de errores.
3. Identificar las principales causas de errores y asignar prioridades.
4. Definir estrategias de mejora, de acuerdo a las prioridades.
(Pressman, 1997)
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Tipos de variaciónVariación por causas comunes
Variación debida a la interacción normal o inherente entre los componentes del proceso (gente, máquinas, materiales, etc)
Variación por causas asignablesVariación debida a eventos que no son parte normal del procesoRepresentan cambios anormales repentinos o persistentes a uno o más de los componentes
(Walter A. Shewhart, 1924)
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Control Estadístico de Calidad
Gráficas de control: Son diagramas que muestran los límites inferiores y superiores del proceso que se desea controlar, a través del tiempo.Representan datos obtenidos de diversas muestras del producto, comparadas con el objetivo deseado. Apoyan la toma de decisiones para mejorar la calidad de productos y procesos.
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Gráficas de control
Diagrama de variables: representa mediciones de unidades continuas, como peso, altura, temperatura, resistencia, etc., de cada pieza en cada muestra.
Diagrama de atributos: representa mediciones de los defectos encontrados en una unidad o transacción individual.
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LC + 3
LC - 3
LC
Límite de ControlSuperior (LCS)
Límite de ControlInferior (LCI)
Línea Central (LC)
Tiempo (o secuencia)
CAUSAS COMUNES
(Ing. Rafael Salazar)
Gráficas de control
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LC + 3
LC - 3
LC
Límite de ControlSuperior (LCS)
Límite de ControlInferior (LCI)
Línea Central (LC)
Tiempo (o secuencia) (Ing. Rafael Salazar)
Proceso estable (bajo control)
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CAUSA ASIGNABLE
LC + 3
LC - 3
LC
Límite de ControlSuperior (LCS)
Límite de ControlInferior (LCI)
Línea Central (LC)
Tiempo (o secuencia) (Ing. Rafael Salazar)
Proceso inestable (fuera de control)
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Límite de Tole-rancia Superior
Límite de Tole-rancia Inferior
LC + 3
LC - 3
LC
Límite de ControlSuperior (LCS)
Límite de ControlInferior (LCI)
Línea Central (LC)
Tiempo (o secuencia) (Ing. Rafael Salazar)
Un proceso puede ser estable, pero no ser capaz
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LC + 3
LC - 3
LC
Límite de ControlSuperior (LCS)
Límite de ControlInferior (LCI)
Línea Central (LC)
Tiempo (o secuencia)
99.73% de los promedios de las muestras estarán fuera o dentro de este rango.
(Ing. Rafael Salazar)
Gráficas de control comunes (3σ: tres sigma)
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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.
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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
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Gráficas de control comunes (3σ: tres sigma)
El paradigma de Control Estadístico de Calidad Tradicional se basa en 3σ
Permite hasta un 0.26% de defectos0.26 defectos/100 líneas de código2.6 defectos/mil líneas de código 2,600 defectos/millón líneas de código
Es 3σ un rango aceptable:Para la industria de manufactura?Para la industria de servicio?Para la industria de desarrollo de software?
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6σ: Seis SigmaEs 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
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6σ: Seis SigmaSe basa en dos paradigmas:
DMAIC: Define, Measure, Analyze, Improve, and Control.
DMADV: Define, Measure, Analyze, Design, and Verify.
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6σ: Seis SigmaParadigma DMAIC, para procesos existentes
D: definición de los objetivos de calidad deseados, en base a la voz del cliente y la estrategia de la empresaM: obtención de métricas del procesoA: análisis de causas de errores (ANOVA)I: mejora continua del procesoC: definición de la capacidad del proceso (design of experiments)
![Page 18: Técnicas de Calidad en el Software Sesión # 14](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022070502/5681316d550346895d97e5b2/html5/thumbnails/18.jpg)
6σ: Seis 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 empresaM: definición de métricas del procesoA: análisis de alternativasD: diseño del proceso o productoV: piloteo y verificación
![Page 19: Técnicas de Calidad en el Software Sesión # 14](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022070502/5681316d550346895d97e5b2/html5/thumbnails/19.jpg)
Premisas del Seis SigmaCentrado en el cliente (voz del cliente)Prevención de defectosReducción de la variaciónToma de decisiones basadas en hechosFomento del trabajo en equipo
![Page 20: Técnicas de Calidad en el Software Sesión # 14](https://reader035.fdocuments.net/reader035/viewer/2022070502/5681316d550346895d97e5b2/html5/thumbnails/20.jpg)
Participantes del Seis SigmaCEO (estrategia organizacional)Champions (implementación por proceso) Master Black Belts (in-house coach)Black Belts (implementación por proyecto)Green Belts (implementación diaria)
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Herramientas del Seis SigmaCustomer surveysCost-Benefit analysisHistogramsQFDDesign of experimentsGeneral linear modelANOVARegressionTaguchiEtc…
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Actividad para la Próxima Clase
Fecha: Martes 9 de OctubreInstrucciones: Identificar un caso
exitoso de aplicación del paradigma 6σ en una empresa o proyecto de desarrollo de software. Describe en tu reporte:
ContextoHerramientas utilizadasMejoras obtenidas