1.1缺陷清除率的定义

缺陷清除率=发现的ＢＵＧ数 / 应该发现的ＢＵＧ数

1.2定义指示器

请见我曾发过的《度量分析计划》中与缺陷清除率有关的信息说明。

1.3缺陷清除率的计算

设开发过程有m个阶段，n个检查点，对第j个检查点发现的阶段i引入的缺陷个数记作D_ij，则有如下缺陷清除矩阵：

 

缺陷数

缺陷注入

阶段1

阶段2

阶段3

阶段4

……

阶段i

……

阶段m

总计

V

&

V

活动

检查1

D₁₁

 

 

 

 

 

 

 

D_*1

检查2

D₁₂

D₂₂

 

 

 

 

 

 

D_*2

检查3

D₁₃

D₂₃

D₃₃

 

 

 

 

 

D_*3

检查4

D₁₄

D₂₄

D₃₄

D₄₁

 

 

 

 

D_*4

……

……

……

……

……

……

 

 

 

……

检查j

D_1j

D_2j

D_3j

D_4j

……

D_ij

 

 

D_*j

……

……

……

……

……

……

……

……

 

……

检查n

D_1n

D_2n

D_3n

D_4n

……

D_in

……

D_mn

D_*n

合计

D_1*

D_2*

D_3*

D_4*

……

D_i*

……

D_m*

D

      

在上述矩阵中阶段i总的注入缺陷数为D_i*，设检查点j为该阶段的检查点，总的基础缺陷数为D_*j，则阶段i的缺陷清除率为：

　

i

　

　

j-1

　

DREi=

∑

Dk*

-

∑

D*k

　

k=1

　

　

k=1

　

 

 阶段i的缺陷注入率为：

_{DIEi=Di*/D*100%}

                   

例如：有如下缺陷清除率矩阵：

 

缺陷数

缺陷注入

需求

概要设计

详细设计

编码

单元测试

部件测试

系统测试

维护

总计

V

&

V

活动

需求分析和评审

0

 

 

 

 

 

 

 

0

概要设计评审

49

681

 

 

 

 

 

 

730

详细设计评审

6

42

681

 

 

 

 

 

729

代码审查

12

28

114

941

 

 

 

 

1095

单元测试

21

43

43

223

2

 

 

 

332

部件测试

20

41

61

261

0

4

 

 

387

系统测试

6

8

24

72

0

0

1

 

111

维护

8

16

16

40

0

0

0

1

81

合计

122

859

939

1537

2

4

1

1

3465

 

则详细设计阶段的缺陷清除率为：729/（（122+859+939）-（730+0））=61.3%

  详细设计阶段的缺陷注入率为：939/3465=27.1%

 

1.4建立DRM

依据AIQCS中现有产品的缺陷清除率数据求缺陷引入率和缺陷清除率的平均值，再根据实际情况对这些数据进行合理修订，建立缺陷引入率和缺陷清除率的基线。测试活动作为V&V活动中的一个稳定的受控过程，将测试缺陷密度作为基线。以上三类数据作为建立缺陷清除率模型的输入。

模型有如下关系：

DRE模型

识别阶段

A入口处的缺陷密度

B本阶段引入的缺陷密度

C缺陷引入率

小计（A+B）

D缺陷清除率

本阶段清除的缺陷密度

需求

0.00

0.53

10.00%

0.53

81.54%

0.43

设计

0.10

1.58

30.00%

1.67

49.85%

0.83

实现

0.84

2.89

55.00%

3.73

27.93%

1.04

测试

2.69

0.26

5%

2.95

80.00%

2.36

维护

0.59

0.00

0%

0.59

100.00%

0.59

总计

　

5.25

100.00%

　

　

5.25

 

本阶段清除的缺陷密度＝(A+B)*D=（入口处的缺陷密度＋本阶段引入的缺陷密度）×本阶段

的缺陷清除率

下阶段入口处的缺陷密度＝上阶段总缺陷密度－上阶段清除的缺陷密度

 

在缺陷引入率和清除率一定的情况下，通过调整总缺陷密度，使模型中的测试缺陷数达到组织基线。即得到了满足上述三个输入条件的DRM模型。

 

以上推导过程可以简化为以下矩阵：

识别阶段

B本阶段引入的缺陷密度

C缺陷引入率

D缺陷清除率

本阶段清除的缺陷密度

需求

0.53

10.00%

81.54%

0.43

设计

1.58

30.00%

49.85%

0.83

实现

2.89

55.00%

27.93%

1.04

测试

0.26

5%

80.00%

2.36

维护

0.00

0%

100.00%

0.59

总计

5.25

 

　

5.25

 

本阶段清除的缺陷密度＝本阶段清除率×（截至到本阶段的所有引入的缺陷密度和－截至上

阶段清除的缺陷密度和）

1.6应用DRM

缺陷清除率模型在组织中应用于缺陷的预测和跟踪。对各V&V活动的缺陷识别能力进行估计，作为质量目标，指导项目实施。

 

具体的应用过程如下： 

在项目计划阶段，项目经理根据项目的特点，从《组织PCB》中，选择一组适合本项目的基线数据。缺省使用组织提供的《基于DRM的缺陷预测与跟踪表-模板》中的数据。

在“缺陷预测与跟踪”表单中填入计划书中估计的“代码规模”，系统自动按照清除率矩阵模型计算出各阶段预计的缺陷数。

 

在后面的每个里程碑结束点，即需求评审之后，设计评审之后，测试开始之前，产品发布，对预测的缺陷进行跟踪，并根据实际情况，修订后续过程的缺陷预测数据和调整V&V活动。

 

以需求评审之后的缺陷跟踪与预测活动为例，在需求评审之后，将实际的识别的缺陷数填入“缺陷预测与跟踪”表单的“需求评审后的预测”表中，系统自动计算出本阶段的实际清除率和清除的缺陷密度，以及重新修订的后阶段缺陷密度和缺陷数。对每阶段调整的方式和改进行动，记录在“需求评审后的预测”表的“结果分析及解决方案”中。

 

通过调整模型中本阶段和下阶段的“缺陷清除率”，达到满足发布的质量目标的要求。调整原则如下：

 

 

1、  如本阶段的缺陷清除率超出了控制范围，但并位造成维护阶段的缺陷密度偏离中心线，可以不做任何调整，直接使用模型给出的后续阶段缺陷密度估算结果

2、  如本阶段的缺陷清除率超出了控制范围，造成维护阶段的缺陷密度达不到基线中心线，调整下阶段的清除率，直到维护阶段的缺陷密度达到基线中心线。此时得到后续阶段的缺陷预测数据

3、如调整过程中，使下阶段的清除率超出了控制范围，则需要退后到本阶段，通过加强本阶段的V&V活动，发现更多的缺陷，而不能进入到下阶段。如：

步骤1：

 

 

步骤2：

 

 

步骤3：