Мени

Водич за све у једном о густини оштећења - њеном значају и начину израчунавања.

all one guide defect density its importance

Испробајте Наш Инструмент За Елиминисање Проблема

Водич за густину дефекта:

Тест Метрицс су лукав. Они су једини начин мерења, а разноликост је огромна.

Могли бисте сакупљати нешто што вам не даје аналитику коју желите. Овде је најсигурнији начин ходати утабаном стазом.

Готово сваки тим на свету ослања се на Густину дефекта да би разумео трендове дефеката.

Данашњи чланак је свеобухватни водич о густини дефеката (ДД).

Водич за густину дефеката

најбољи алат за изрезивање за Виндовс 10

Шта ћете научити:

Шта је густина дефекта?

Погледајмо шта густина дословно значи.

То је „степен компактности супстанце (Извор: Гоогле)“.

Дакле, густина недостатака је компактност недостатака у апликацији. (Ок, то је само пречишћена верзија дистрибуције квара.)

Апликације су подељене у функционална подручја или технички више БЛОКИРАТИ (Хиљаде линија кода). Тако, просечан број грешака у одељку или по КЛОЦ софтверске апликације је густина грешака.

Како се израчунава густина грешака?

То је једноставна математика.

Корак 1: Прикупите сировину: Требат ће вам укупан бр. недостатака (за пуштање / изградњу / циклус).

Корак 2: Израчунајте просек бр. дефеката / функционална површина или КЛОЦ

Формула густине дефекта са примером израчуна:

Пример # 1: За одређени циклус испитивања постоји 30 недостатака у 5 модула (или компонената). Густина би била:

Укупан бр. недостатака / Укупно бр. модула = 30/5 = 6. ДД по модулу је 6.

Пример # 2: Другачија перспектива би била, рецимо, има 30 недостатака за 15КЛОЦ. Тада би то било:

Укупан бр. дефеката / КЛОЦ = 30/15 = 0,5 = Густина је 1 Дефект за свака 2 КЛОЦ.

Пример 2 је само за оне тимове који су свесни КЛОЦ-а и којима је потребно мерење против њега. Већина тимова не ради са таквом врстом статистике. Али ако је потребно, можете сазнати колико је КЛОЦ ваше пријаве.

Зашто је густина грешака важна?

Свака метрика коју тест тим прикупи преноси једно од следећег:

  • Напредак
  • Продуктивност
  • Квалитет

Ако не, губите време.

ДД је најефикаснији начин за разумевање квалитета.

На пример: Апликација са ДД 5 по КЛОЦ је бољег квалитета у односу на другу са 15 по КЛОЦ.

Што је већа густина грешака, то је квалитет лошији.

Служи у две важне сврхе:

  • Обавестите: Информације су снага, зар не? Познавање најслабијих подручја ваше апликације помаже вам да одлучите да ли је она „прикладна за употребу“ или не.
  • Позив на акцију: Модул са већим ДД треба поправити. ДД помаже у њиховој идентификацији.

Не

# 1)Не узимајте у обзир дупликате / враћене недостатке

Нетачно израчуната густина дефекта може довести у заблуду ваш тим.

Не укључују дупликате / враћене недостатке (не грешку, која ради како је предвиђено, није поновљив итд.) Повећава број укупних бр. недостатака, што значи да ће се ДД пропорционално повећавати. Као резултат, ваша метрика квара сугерираће лош квалитет, што би био дефинитивно лажни аларм.

#два)Не радите ово на основу података за један дан

Погледајмо ову хипотетичку ситуацију:

ЛО1

Првог дана ДД је већи. То би ваш тим могло одмах да пребаци у режим панике.

Тако, сачекајте док не добијете бољу сировину. Другим речима, подаци вредни неколико дана.

Такође, када рачунате ДД, желите кумулативни број недостатака.

У горњој табели ваш ДД од 2. дана надаље не узима у обзир број недостатака до сада. Изгледају само подаци тог дана.

Ствара ми се утисак да: „Густина дефекта од 2. дана се смањује и повећава и нема тренда.“ Такође, како се густина дефекта може смањити када се ништа не предузме у вези са дефектима пријављеним претходног дана? Зар не? Размисли о томе.

Бољи начин за то је:

ЛО2

Поново, ако то радите свакодневно, узмите у обзир кумулативни број недостатака.

Варијације

У зависности од нивоа усавршавања који је потребан вашем тиму, можете да прилагодите ову метрику недостатака.

Укупан бр. високих / критичних недостатака по КЛОЦ или модулима

  • То можете учинити и за враћање проблема по модулима. Овде ћете прикупити само број издања која се непрестано враћају током израда / издања

При којим вредностима густине грешака софтвер постаје неприхватљив?

Стандард за индустрију густине оштећења:

Па, ово се разликује за сваку индустрију, апликацију и сваки тим. Производња би имала одређени праг и за ИТ би била потпуно другачија.

ДД по својој номиналној вредности показује лош квалитет. Али озбиљност појединачних недостатака одлучује да ли је производ погодан за употребу или не.

Висок ДД је ваш показатељ да дубље истражите и анализирате своје недостатке ради њихових последица.

Ко не би волео нулту густину дефекта, зар не? Стога, иако не постоји одређени стандард, што је нижа ова вредност, то је боље.

Последње мисли:

  • То није предвиђање. Вредност ДД не помаже у очекивању будућег квалитета производа. Можда је боље или горе. Историјски подаци неће помоћи у будућим предвиђањима.
  • Током критичних фаза испитивања / циклуса (као што је УАТ), ДД се израчунава на основу времена.На пример: ДД / први сат, ДД дневно итд.
  • Приликом успоређивања статистика вишеструких издања / циклуса оштећења, густина дефеката може бити по циклусу или по издању.
  • Једноставан графички приказ табеларних података може бити следећи:

ДД3

Графикон густине дефекта

У закључку

Густина недостатака је кључни показатељ квалитета. Не можете погрешити сакупљањем и приказивањем ове метрике недостатака. Поврх тога? Једно је од најлакших за израчунавање.

Надам се да вам је овај чланак пружио довољно изложености да бисте почели да користите густину дефеката за дубље увиде.

Аутор : Члан СТХ тима Свати написао је ово детаљно упутство.

Да ли израчунавате густину дефеката у својим тимовима? Ако је одговор да, да ли то радите по циклусу, по модулу или по КЛОЦ? Ако не, које друге метрике вам помажу да разумете квалитет? Молимо поделите своје коментаре и питања у наставку.

Препоручено читање

^