对于CMMI过程改进高成熟度等级的常见误解如下:

1.如果我们能够度量更多的事情，而且使更多的人都能够来评审和使用这些度量数据，我们最终就可以达到四级水平。(无法体现四级的过程稳定和可预测两个基本要求)

2.达到四级的关键是要度量正确的事情，并且使用正确的技术来分析和使用度量。

3.在我们准备实施高成熟度等级要求的各种实践的时候，我们必须要得到有足够多的正确的数据才能够开始行动。(在三级实施的基础上，已经能够找到在过程在项目内基本稳定的项目即可开始行动)

4.在成熟度四级增加了控制图使用的目的是度量的实践和对结果的分析。(控制图的作用在四级是发现特殊原因并解决，保证结果的可预测性)

5.所有的我需要做的就是使用控制图来分析关键子过程的输出，这样我就能够控制它们。(控制图仅仅是一种统计过程控制的方法，控制的目的是发现特殊原因，使过程可控，这样结果才可预测)

6.我们的组织仅仅只有项目周期很短的项目，因此我们是不能够实施QPM的。

7.在你能够达到成熟度四级之前，必须要一个最小数量的子过程组合，这些子过程必须得到统计管理。

如果你有如下想法，你可能对四级的OPP过程域有误解:

1.一个可以显示项目各个阶段缺陷的表格对你来所就是过程性能模型PPM。(注意过程性能模型是基于历史数据总结出来的对未来结果预测的参数模型。类似于y=f(x1,x2,x3,x4)这种情况。对于估算中常用的Cocomo模型就可以理解为一个过程性能模型。)

2.公司中的每位员工的每天的编码行数在一年的平均值对你来说就是过程性能基线和过程性能模型。(注意PPB的形成需要对收集组织中多个项目的数据，首先对于单个项目来讲必须编码生产率是稳定的，才能够作为计算PPB的项目。另外选择的项目还需要是同种类型的项目，项目的数据间应该服从正态分布，应该剔除掉异常点。这些工作都做了才能够去计算均值和上下控制限)

3.一个控制图被用来管理缺陷泄漏情况可以理解为过程性能模型。

4.一个挣值管理系统看上去是符合了成熟度四级的要求。

如果你有如下想法，你可能对四级的QPM过程域有误解:

1.在整个项目生命周期的各个阶段对缺陷和Bug进行跟踪，对你来说就是统计管理。

2.你计划在每个季度都对用于管理关键子过程的控制上下限进行重新基线。(项目应该建立项目自己的PPB，组织选择多个项目来建立组织级的PPB，PPB的基线时间不是固定发布的。)

3.进度偏差和缺陷密度看上去很完美的值得进行统计管理的子过程。(注意如果对于间接度量项是不适合进行统计管理的子过程。缺陷密度=发现缺陷/系统规模，发现缺陷又受多个因素影响，可以对这些影响因素进行统计管理和分析)

对OPP组织过程性能过程域的正确理解

• 可以通过模型PPB来预测由于影响参数变化后的目标结果(what-if分析)

• 使用从一个或多个子过程的收集到的因素来得到预测的结果

• 这些影响因素都可以得到很好的控制，以便于项目能够采用行动来影响结果

• 使用统计和概率来预测结果而不是简单的决定。（得出目标值的一个可预测范围和概率）

• 高成熟度的组织已经具有一个过程性能模型的集合，这个模型已经超出了我们通常使用的通过挣值来预测项目成本和进度偏差的方法。(模型是通过基于统计学方法得出的)

• 过程性能模型PPB通常都是动态的，以支持What-if分析

• 当历史数据不够的时候，抽样和建模等方法也可以采用来建立过程性能基线(PPB)

对QPM量化项目管理过程域的正确理解

• 对关键子过程进行统计管理，对项目进行量化管理。

• QPM关键点是是通过理解当前项目的性能来预测下游活动和产出的性能。我们的目标是要超前于指示器，而不是滞后于指示器。

• 如果一个子过程对项目的性能有关键性的影响，对于这个子过程是有多个属性和因素相关的，你可能需要对这个子过程度量更多的影响因素。

• 在QPM中的Variance偏差这个术语的意思应该理解为项目执行中的波动，而不是指项目计划和实际执行的偏差。如果你不能定义这些偏差，你就不能更好的应用统计管理。

原文转自远行科技副总经理人月神话