軟件研發的6sigma案例解析

　　軟件研發的6sigma案例解析  軟件測試

      關鍵字：6sigma案例

　　一邊是某咨詢公司在項目管理培訓中宣講：“CMM2級企業不適合實施6sigma，應該等到CMM4級之后，度量體系比較完善時再進行?！币贿吺?004年世界軟件工程大會上，各國專家達成共識：“CMM/CMMI與6sigma能夠結合，互相促進”。我們怎么辦?我以前主張：爭執暫放一邊，抓緊時間邊實踐邊改進，否則結果就很可能是：“我們在進步，但是我們與競爭對手相比更加落后?！庇行┩陆邮芰宋业目捶?，于是又有一問：“你有沒有在軟件中實施6sigma的成功案例?”6個月前我還沒有，但是現在我有了幾個典型案例，它們各具特色，讓我們在此一一分享。

　　一、6sigma能幫助解決軟件技術問題嗎?

　　第一個項目是在去年年末，參加一個事業部的6sigma優秀項目發布會看到的。項目名稱是《XX網管系統提高告警吞吐率》，問題是在大量告警上報時，UNIX服務器的告警處理吞吐率僅為8條/秒，同時占用CPU達90%，導致其它模塊的操作基本上不能進行。用戶對此非常不滿，要求我公司盡快解決此問題，提高吞吐率到至少48條/秒，而系統成本不能有較大幅度增加。如何解決這個問題?一個解決方案是提高硬件的配置，從而提高處理性能，但是這樣做會大大增加采購成本，而性能并不會有極大的提升，實際上降低了產品的可銷性，這樣的投入收益比極不合算，此方案被拒絕。項目組在花了大量時間和精力，仍然尋找不到合適的解決辦法之后，想到了6sigma。大家知道，6sigma項目的選擇就是那些“難度大、影響力大”的問題，于是這個項目組的成員將此問題立項，期待6sigma能在黑暗中帶來曙光。

　　除去定義與測量階段，此項目的分析思路是這樣的：首先是頭腦風暴魚骨圖，羅列所有大家能想到的可能原因;然后將這些原因按照告警的邏輯處理流程組織成FMEA，進行RPN分析，篩選出RPN值大于100的少數因素，作為潛在的關鍵因子;之后對這些潛在因子逐一試驗，進行確認。整個項目的突破就出現在第一個因子的試驗中，其試驗數據如圖1所示，橫坐標表示輸入的告警流量，縱坐標表示告警處理延時。圖中的曲線顯示有周期性的拐點，而在拐點之后，告警流量增加，服務器的處理延時反而有較大的降低。這個現象如果沒有針對此原因的試驗，沒有這些數據是無法看到的。分析這個現象的原因，難不到我們的軟件工程師，很快就得出了結論：TCP協議參數設置不當。修改此參數后，重新做同樣的試驗，得到數據如圖2所示，可見其告警吞吐率基本上與輸入流量呈線性關系增長，瓶頸已經消除。這不僅僅是確認了此因子是關鍵因子，同時也驗證了改進措施的有效性。另外幾個因子也是類似的，通過針對每一種可疑因子的試驗，或確認此因子為關鍵因子，或篩選影響不大的因子;然后針對每個關鍵因子尋找技術上的解決辦法，就更不在話下了。此項目的成功為公司創造了每年166萬的收益。

　　回顧這個項目，又應驗了一句老話：“解決難題經常是99%的努力在于尋找關鍵原因所在，而修改只需要1%的努力?！?sigma本身并不提供技術解決方案，但是它的思路引導我們向著正確的方向邁進，而數據是保障我們方向正確的重要依據。此項目雖然是軟件項目，但是問題本身Y是可以清晰度量的，這也是它能夠適應6sigma特色，得以成功的一個原因。

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