Yazılım geliştirme projelerinde kendi kendine başlayan kontrol grafikleri

Süreçleri iyileştirmek için genellikle bazı metrikler tanımlanır, veriler toplanır ve bunlar uygun yöntemlerle analiz edilir. İstatistiksel süreç kontrolü (İSK), süreçleri iyileştirmek için kullanılan yöntemlerden biridir. İSK'nın belki de en yaygın aracı, zaman içinde bir süreç veya özellikteki değişiklikleri izlemek için kullanılan kontrol grafikleridir. Kontrol grafikleri başlangıçta üretim miktarlarının büyük olduğu seri üretim endüstrisi için geliştirilmiştir. Bu tür ortamlarda, kontrol içi süreç parametrelerini tahmin etmek ve kontrol limitlerini belirlemek için yeterli miktarda veri ile bir Faz I çalışması gerçekleştirilir. Bununla birlikte, bazı ortamlarda, seri üretimdeki kadar veri bol değildir ve süreç parametrelerini tahmin etmek ve kontrol grafikleri tasarlamak için alternatif yaklaşımlara ihtiyaç vardır. Parametreleri tahmin etmek için çok az verinin mevcut olduğu durumlarda, kısa üretim çalışmaları için kendi kendine başlayan kontrol grafikleri geliştirilmiştir. Son zamanlarda İSK, üretimin ötesine geçmiş ve yazılım geliştirme süreçlerinde süreç iyileştirme için kullanılmaya başlanmıştır. Kısa üretim süreçlerinde olduğu gibi, yazılım geliştirme süreçlerinde de kontrol grafikleri tasarlamak için parametreleri tahmin etmeye yeterli veri mevcut olmayabilir. Bu çalışmada, yazılım geliştirme süreçlerinin zaman içindeki performansını izlemek için kendi kendine başlayan yöntemler ve değişim noktası modelleri ele alınmıştır. Yazılım geliştirme süreçlerinde kullanılan temel performans ölçütleri genellikle ayrık olasılık dağılımlarına sahip sayımlardır. Performans ölçütleri yazılım geliştirme süreçlerinin izlenmesinde kullanıldığı gibi proje kapsamının izlenmesinde de kullanılabilir. Bu metriklere örnek olarak, farklı senaryolar için hesaplanan hata sayısı veya müşterilerden gelen talep sayısı verilebilir. Bu tezde, verilerin bir Poisson dağılımını takip ettiği varsayımına dayalı olarak bir simülasyon çalışması yapılmıştır. Parametrelerdeki farklı proje süreleri, değişim noktaları ve kayma büyüklükleri, kendi kendine başlayan yöntemler Q ve Üstel Ağırlıklı Hareketli Ortalama (EWMA) Q kontrol grafikleri ve bir değişim noktası yöntemi Genelleştirilmiş Olabilirlik Oranı (GLR) kontrol grafiği kullanılarak karşılaştırıldı. Karşılaştırmalar, proje süresi boyunca ve bir yazılım kalite metriğinin ortalamasından kayma durumunda bir değişim noktasından sonra kontrol dışı bir sinyal verme olasılıklarına göre yapılmıştır. Gerçek yazılım geliştirme süreci metriklerini izlemek için seçilen kontrol grafikleri uygulanmış ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Q, EWMA Q ve GLR kontrol grafiklerinin performansının karşılaştırılmasına ek olarak, gürbüzlük, farklı değişim noktalarına verilen yanıtlar da dikkate alınarak değerlendirilmiştir. Tez, Poisson dağılan veriler için tasarlanan kendi kendine başlama ve değişim noktası yöntemlerinin yazılım geliştirme süreçlerinde uygulanabilirliğini göstermekte ve bu yöntemlerin farklı senaryolar altında karşılaştırmalarını sunmaktadır.