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Qualitaetsvorhersage bzw. -steuerung von Software-Projekten

IP.com Disclosure Number: IPCOM000017827D
Published in the IP.com Journal: Volume 3 Issue 8 (2003-08-25)
Included in the Prior Art Database: 2003-Aug-25
Document File: 2 page(s) / 395K

Publishing Venue

Siemens

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Abstract

Ein neues Verfahren ermoeglicht eine Vorhersage der Restfehlerrate von Softwareprodukten mit Genauigkeit von ca. 3%. Damit kann die Qualitaet von Softwareprodukten zu einem feststehenden Entwicklungszeitende oder das Entwicklungszeitende mit einer bestimmten Qualitaet bestimmt werden. Es koennen zudem signifikante Verbesserungsmassnahmen fuer den Softwareentwicklungsprozess auf Basis der Verbesserung der signifikanten Eingangsparameter des Modells zur Optimierung der Restfehlerrate im Sinne des Modells abgeleitet und bewertet werden. Dem Verfahren liegt ein lineares Modell zugrunde, welches den Zusammenhang zwischen der Qualitaet von Softwareprodukten (Output) und Daten der Entwicklung der Softwareprodukte (Input) beschreibt.

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Qualitaetsvorhersage bzw. -steuerung von Software-Projekten

Idea: Dr. Juergen Wohlrab, DE-Erlangen

Ein neues Verfahren ermoeglicht eine Vorhersage der Restfehlerrate von Softwareprodukten mit Genauigkeit von ca. 3%. Damit kann die Qualitaet von Softwareprodukten zu einem feststehenden Entwicklungszeitende oder das Entwicklungszeitende mit einer bestimmten Qualitaet bestimmt werden. Es koennen zudem signifikante Verbesserungsmassnahmen fuer den Softwareentwicklungsprozess auf Basis der Verbesserung der signifikanten Eingangsparameter des Modells zur Optimierung der Restfehlerrate im Sinne des Modells abgeleitet und bewertet werden.

Dem Verfahren liegt ein lineares Modell zugrunde, welches den Zusammenhang zwischen der Qualitaet von Softwareprodukten (Output) und Daten der Entwicklung der Softwareprodukte (Input) beschreibt.

Gemaess diesem linearen Modell werden dessen Eingangsgroessen und dessen Koeffizienten durch eine Anova bzw. Ancova-Analyse (analysis of variance bzw. analysis of covariance), wie sie in "Six Sigma" (einem durch Daten und statistische Werkzeuge gestuetzter Ansatz zur Analyse und Messung geschaeftlicher Probleme mit dem Ziel der Verbesserung der betrieblichen Performance) gebraeuchlich, ermittelt. Damit lassen sich signifikante von unsignifikanten Eingangsgroessen trennen, geeignete lineare Modelle erstellen, die nur die signifikanten Eingangsgroessen einbeziehen, die Aufteilung der Anteile der Streuung der Softwarequalitaet hinsichtlich der verwendeten signifikanten Eingangsgroessen ermitteln und der Anteil des Restfehlers des Modells angeben, d.h. welcher Anteil der Streuung der Softwarequalitaet nicht durch die signifikanten Eingangsgroessen des linearen Modells abgedeckt ist. Sofern ein ausreichend geringer Restfehler des Modells erzielt wird, gilt das Modell als geeignet, um die Qualitaet von Softwareprodukten in geeigneter Weise aus Daten der Entwicklung der Softwareprojekte vorhersagen zu koennen.

Bei dem linearen Modell kann die Softwarequalitaet aus nachfolgender Formel aus den Daten der Entwicklung der Softwareprojekte vorhergesagt werden:

< Softwarequalitaet = K1 [Entwicklung] + K2 [Zweck] + K3 * Delay ,Fixing after Detection' + K4 * Stabilisation Level ,Error Detection' + K5 * Stabilisation Level ,Error Fixing' >

unter Benutzung folgender Groessen:

a) K1 [Entwicklung]: Konstanter Anteil (abhaengig von der Wah...