QPM.SP 1.4 Kennzahlen und Analyseverfahren Selektieren

Beispiele für Arbeitsergebnisse

1. Definitionen von Kennzahlen und analytischen Techniken zur Verwendung im quantitativen Management
2. Nachverfolgbarkeit von den Messungen der Kennzahlen zu den aufgestellten Qualitäts- und Prozessleistungszielen des Projekts
3. Qualitäts- und Prozessleistungsziele für ausgewählte Teilprozesse und ihre Attribute
4. Prozessleistungsbaselines und -modelle zur Verwendung durch das Projekt

Subpraktiken

1. Gemeinsame Kennzahlen aus den Prozess-Assets der Organisation identifizieren, die das quantitative Management unterstützen

Produktlinien oder andere Gliederungskriterien können die gemeinsamen Kennzahlen kategorisieren.

2. Zusätzliche Kennzahlen ermitteln, die erforderlich sein könnten, um kritische Produkt- und Prozessattribute der ausgewählten Teilprozesse abzudecken

In manchen Fällen können die Kennzahlen forschungsorientiert sein. Solche Kennzahlen sollten explizit identifiziert werden.

3. Kennzahlen zur Verwendung bei der Führung von Teilprozessen identifizieren.

Denken Sie bei der Auswahl von Kennzahlen an Folgendes:

• Kennzahlen, die Daten aus verschiedenen Quellen (z.B. aus verschiedenen Prozessen, Eingangsquellen oder Umgebungen) oder über einen Zeitraum hinweg (z.B. auf Phasenebene) zusammenfassen, können zugrunde liegende Probleme verschleiern und die Problemerkennung und -lösung erschweren.
• Für kurzfristige Projekte kann es notwendig sein, Daten aus verschiedenen Umsetzungen eines Prozesses zusammenzufassen, um eine Analyse der Prozessleistung zu ermöglichen. Gleichzeitig werden die nicht zusammengefassten Daten weiterhin zur Unterstützung einzelner Projekte verwendet.
• Die Auswahl sollte sich nicht auf Fortschritts- und Leistungskennzahlen beschränken. »Analysekennzahlen« (z.B. Inspektionsvorbereitungsraten, Fähigkeitsgrad der Mitarbeiter, Pfadabdeckung bei Tests) bieten möglicherweise eine bessere Einsicht in die Prozessleistung.

4. Operative Definitionen von Kennzahlen, der Messpunkte in Teilprozessen und der Art und Weise, wie die Integrität der Messungen von Kennzahlen bestimmt wird, spezifizieren

5. Die Beziehungen der identifizierten Kennzahlen zu den Qualitäts- und Prozessleistungszielen des Projekts analysieren und Qualitäts- und Prozessleistungsziele für den Teilprozess ableiten, die Ziele (z.B. Schwellenwerte oder Bereiche) für die gemessenen Attribute der einzelnen ausgewählten Teilprozesse vorgeben

 

6. Statistische und andere quantitative Techniken identifizieren, die im quantitativen Management verwendet werden

Im quantitativen Management wird die Prozessleistung ausgewählter Teilprozesse mit statistischen und anderen quantitativen Techniken analysiert, um die Teilprozessstreuung zu beschreiben, das Auftreten statistisch unerwarteten Verhaltens zu identifizieren, eine extreme Streuung zu erkennen und die Gründe dafür zu erforschen. Beispiele für statistische Techniken, die bei der Analyse der Prozessleistung angewandt werden können, umfassen Regelkarten für statistische Prozesse, Regressionsanalyse, Varianzanalyse und Zeitreihenanalyse. Das Projekt kann davon profitieren, auch die Leistung der Teilprozesse zu analysieren, die aufgrund ihres Einflusses auf die Projektleistung nicht ausgewählt wurden. Es können sta-tistische und andere quantitative Techniken identifiziert werden, um auch diese Teilprozesse anzugehen. Zu den statistischen und anderen quantitativen Techniken gehört manchmal auch die Verwendung grafischer Darstellungen, um die Zusammenhänge zwischen den Daten und die Ergebnisse der Analysen zu visualisieren. Solche grafischen Darstellungen tragen dazu bei, die Prozessleistung und die Streuung (d.h. die Trends) im Lauf der Zeit zu visualisieren, Probleme und Gelegenheiten zu erkennen und die Auswirkungen bestimmter Faktoren zu bewerten.

 

 

7. Erforderliche Prozessleistungsbaselines und -modelle zur Unterstützung der identifizierten Analysen bestimmen

In manchen Situationen mögen die in »Organisationsweiter Prozessleistung« beschriebenen Baselines und Modelle zur Unterstützung des quantitativen Projektmanagements unzureichend sein. Dies kann der Fall sein, wenn die Ziele, Pro-zesse, Stakeholder, Fertigkeitsgrade oder die Umgebung des Projekts von denen der Projekte abweichen, für die die Baselines und Modelle etabliert wurden. Während das Projekt fortschreitet, können Daten aus dem Projekt als repräsentativere Datenmenge zur Etablierung fehlender oder projektspezifischer Prozessleistungsbaselines und -modelle dienen. Hypothesentests, die Projektdaten mit historischen Daten vergleichen, können das Erfordernis zur Etablierung zusätzlicher projektspezifischer Baselines und Modelle bestätigen.

8. Die Arbeitsumgebung der Organisation oder des Projekts instrumentieren, um die Sammlung, Ableitung und Analyse von Kennzahlen zu unterstützen

Diese Instrumentierung kann sich auf folgende Aspekte gründen:

• Beschreibung des organisationsspezifischen Satzes von Standardprozessen
• Beschreibung des definierten Prozesses für das Projekt
• Fähigkeiten der Arbeitsumgebung der Organisation oder des Projekts

9. Kennzahlen und statistische Analysetechniken nach Bedarf überarbeiten