【文章內容簡介】 避、風險降低等），包括單個風險項計劃之間的協(xié)調和與總體項目計劃之間的協(xié)調。 風險解決，就是采用某種措施，使風險項得到消除或者由此得到了解決（比如通過降低要求來規(guī)避風險）。 風險監(jiān)控，跟蹤項目風險的狀態(tài)，并在適當?shù)臅r候采取糾正措施。 SEI1的風險管理框架 SEI 的 Higuera 與 Haimes 提出的持續(xù)風險管理框架（ CRM）包括風險識別，風險分析、風 險計劃、風險跟蹤、風險控制和風險溝通。其中風險識別、分析、計劃、跟蹤、控制等活動以環(huán)型的方式組織，表明其持續(xù)的特征。另外， SEI 將風險溝通置于模型的中心位置。這 1 SEI： Software Engineering Institute，美國 Carnegie Mellon 大學的軟件工程研究所，發(fā)布過系列能力成熟度模型 SWCMM，SECMM， PCMM， CMMI 等。 南京大學碩士論文 7 是因為，如何沒有有效的風險溝通，任何一種風險管理方法都是不可行的。除了該模型中標識出的幾大風險活動之間需要互相溝通，還有其他層次的風險溝通需要考慮，如項目與組織之間，開發(fā)人員與客戶或最終用戶之間。正是由于風險溝通的普遍性， SEI 將風險溝通置于模型的中心位置，而不是之外，或僅僅是其他風險活動的一種補充。 圖 11 SEI 的持續(xù)風險管理模型圖示 常用 的風險識別和風險評估方法 風險識別方法 頭腦風暴法 頭腦風暴法是團隊通過本能地、不加判斷地匯集一些想法，產生新的主意，從而找出解決某一特定問題的方案。建立一份綜合風險清單的時候可能用到這一方法。 Delphi 方法 Delphi 方法是從一組專家中得到一致的意見，來預測未來的發(fā)展。它是一種以互相獨立的輸入為基礎，對未來事件進行預測的系統(tǒng)化、交互式程序。 Delphi 方法重復使用幾個回合的提問，包括來自前幾輪的反饋，從而發(fā)揮團組輸入的優(yōu)點，同時又可以避免面對面商議中可能出現(xiàn)的偏見效應。如果達不成一致的意見，組織者需 要確定是否過程有問題。 訪談 訪談是通過面對面或電話討論的方式，收集信息、尋求事實的一種技術，訪談也可以通過電子郵件和即時信息進行。與那些具有類似項目經(jīng)歷的人們進行面談，是識別可能風險的重要工具。例如，如果一個新項目用到一種特殊類型的硬件和軟件，那么近來使用過這種硬件或軟件經(jīng)驗的人，可能會描述出他們在先前項目中所遇到的問題。 檢查表 南京大學碩士論文 8 當檢查表用來進行風險識別時，將項目可能發(fā)生的許多潛在風險列于一個表上，供識別人員進行檢查核對，用來判別某項目是否存在表中所列或類似的風險。檢查表中所列的內容都是歷史上類似項目曾 發(fā)生過的風險，是項目風險管理的結晶，對軟件項目有開闊思路、啟發(fā)聯(lián)想、拋磚引玉的作用。此外，也可以通過使用 Standish Group， SEI 或其他組織開發(fā)的檢查表，來幫助識別項目的風險。 流程圖 流程圖是一種風險識別的常用工具。借助于流程圖可以幫助項目風險識別人員去分析和了解項目風險所處的具體項目環(huán)節(jié)、項目各個環(huán)節(jié)之間存在的風險以及項目風險的起因和影響。 風險評估方法 概率 /影響圖 概率 /影響圖是風險定性分析的方法。概率表示風險發(fā)生的可能性大小，而結果表示風險發(fā)生后所帶來影響的程度。使用風險暴露值 =發(fā)生概率 *結果影響來評價風險。 圖 12 風險概率 /影響示意圖 專家判斷法 專家判斷法是依賴專家們的直覺和以往的經(jīng)驗來代替或補充數(shù)學分析技術，專家可以使用或不使用較為復雜的技術，例如，無須計算風險暴露值，直接把風險定為高、中和低三種。 決策樹 決策樹是一種圖形化的風險量化分析方法，可以幫助在未來結果不確定的情況下，選擇最好的行動路徑。 模擬 高風險中風險低風險1 1風險概率影響嚴重程度0南京大學碩士論文 9 模擬是指用系統(tǒng)的模型或表示法來分析系統(tǒng)的預期行為或績效，也是一種量化分析方法。大多數(shù)模擬都以某種形式的蒙特卡羅（ Monte Carlo）分析為基礎。蒙特卡羅分析通過多次模擬 一個模型的結果，從而提供計算結果的統(tǒng)計分布。 圖 13 決策樹風險分析方法示意圖 蒙特卡羅法的基本原理 假定函數(shù) Y=f（ X1， X2， … , Xn） ,其中變量 X1， X2， … , Xn 概率分布為已知。但在實際問題中， f（ X1， X2， … , Xn）往往是未知的，或者是一個非常復雜的函數(shù)方程式，一般難以用解析法求解有關 Y 的概率分布及其數(shù)字特征。蒙特卡羅法利用一個隨機數(shù)發(fā)生器，通過直接或間接的方式抽樣取出每一組隨機變量（ X1， X2， … , Xn）的值（ X1t， X2t， … , Xnt），然后按 Y 對于（ X1， X2， … , Xn）的關系式確定函數(shù) Y 的值 Yt, Yt,=f（ X1t， X2t， … , Xnt ） 反復獨立抽樣（模擬）多次，便可以得到函數(shù) Y 的一批抽樣數(shù)據(jù) Y1, Y2, … , Yn，當模擬次數(shù)足夠多時，便可以給出與實際情況相近的函數(shù) Y 的概率分布及其數(shù)字特征。 本文的工作 本文通過對文獻著作的研究和某通訊公司軟件項目的實際分析，標識出影響軟件項目正常運作的 20 個風險因子，并根據(jù)其出現(xiàn)的比例，選擇 6 個風險因子進行進一步的量化分析，分析風險因子對項目進度的影響程度，并使用 MonteCarlo 方法，建立項目進度計劃模型 。該模型的主要功能有： 幫助軟件項目標識項目風險 制定風險管理計劃 制定項目進度計劃 P =0. 3 L= 0P =0. 1P =0. 6發(fā)現(xiàn) CE未發(fā)現(xiàn) CE沒有 CEL= 20 00 萬L= 0P =0. 36 L= 50 萬P =0. 04P =0. 6發(fā)現(xiàn) CE未發(fā)現(xiàn) CE沒有 CEL= 20 50 萬L= 50 萬按I Vamp。 V方案不按I Vamp。 V方案風險暴露18 萬82 萬30 萬0200 萬0總暴露130 萬200 萬南京大學碩士論文 10 本文關注于軟件企業(yè)軟件開發(fā)項目的風險管理和項目進度計劃制定，對于個人軟件開發(fā)、維護項目等不涉及，軟件項目風險對產品質量的影響也不涉及。 南京大學碩士論文 11 第二章 軟件項目的風險因子 雖然對于軟件風險的嚴格定義還存在很多爭議，但在風險包含了如下兩個特性這一點上已經(jīng)達成共識： 不確定性 —— 風險可能發(fā)生，也可能不發(fā)生；也就是說，沒有 100%發(fā)生的風險。 損失 —— 如果風險變成了事實，就會產生惡性后果或損失。 Webster 字典（ 1981）將“風險”定義為“可能的損失、損傷、缺點、破壞”。 SEI 接受了這個說法，并將風險定義為“可能的損失”。為了使風險的描述能夠被理解， SEI 規(guī)定風險的描述必須包括兩個部分： 1）可能導致?lián)p失的當前狀況描述； 2）損失的描述。一個符合要求的風險例子是：項目組成員缺乏面向對象技術的經(jīng)驗和培訓，可能導致無法在規(guī)定的時間范圍內推出滿足客戶性能需求或功能需求的產品。 Charette（ 1989）在他的《軟件風險分析與管理》 [22]一書中將隸屬于某一活動、事件或事物的風險進一步定義為如下三個部分： 1） 活動、事件或事物附帶的損失。 2）損失在現(xiàn)有條件下發(fā)生的不確定性。 3）將影響到產出（如損失程度等）的一些行為選擇。 Charette 風險定義與其他定義的不同點主要在于第 3）部分。行為選擇給后續(xù)的風險管理活動提供了依據(jù)。項目組在風險被標識后，將根據(jù)這些選擇做進一步的分析和決策，選擇合理的措施，使得風險帶來的損失最小，而該活動、事件或事物本身的效益則最大化。 對一個軟件項目實際狀態(tài)的測量主要包括四個緯度：功能、質量、進度和成本，這與軟件項目的目標是一致的，即在規(guī)定的時間和成本范圍內，提 供高質量的符合客戶需要的產品。 功能（ F）可以使用一組產品特性（ pf）及其重要程度（ fw）來定義，如下： F≡ {（ pfi， fwi） | i=1， n} 質量的一種簡單化表示是由軟件項目所包含的缺陷來定義的。因此，質量（ Q）可以使用一組缺陷（ pd）及其嚴重程度（ dw）來定義，如下： Q≡ {（ pdi， dwi） | i=1， n} 對于進度，一般使用期望完成的日期來表示，如“ 20200630”；對于成本，通常使用人力成本或開發(fā)工時來表示。如“￥ 50000”、“ 3000 人時”。 南京大學碩士論文 12 根據(jù)風險的定義，風險是指“可能的損失”， 因此，風險對軟件項目的影響也主要體現(xiàn)在這四個緯度上，這四個緯度上的任何偏差或不確定性都是軟件項目組要關心和控制的。特別地，進度緯度上的偏差和不確定性是所有四個緯度中最需要重點關注的。 通?！帮L險”被量化地定義為發(fā)生潛在損失的可能性與潛在損失兩者的乘積。 Boehm將之稱為“風險暴露”（ Risk Exposure）。風險暴露可以通過下面的關系式表現(xiàn)出來： RE=P（ UO） *L（ UO） 其中 RE 是風險暴露， P（ UO）代表結果不令人滿意的概率， L（ UO）表示由于結果不令人滿意而給被影響者造成 的損失。 基于以上的基本定義，一種常見的風險量化定義為： Risk≡ {（ Pi， Li） | i=1， n} 式中， Pi 表示某種損失出現(xiàn)的可能性， Li 表示損失的大小 Charette（ 1989） [22]認為對于每一個潛在的損失，必須相應地定義一個場景，該場景描述了風險的原因或者觸發(fā)因素。他給風險定義了一個三元組：在什么場景下將會出現(xiàn)損失（ Si），出現(xiàn)這種損失的可能性（ Li），這種損失的大小（ Xi），具體表示如下： Risk≡ {（ Si， Li， Xi） | i=1…n } Charette 的定義還存在一個問題，即“低可能性， 高損失”的風險與“高可能性，低損失”的風險在數(shù)值上的表現(xiàn)是一樣的。很明顯，對于能帶來 10 萬元收益而潛在損失為 200元的風險與能帶來 1000 元收益而潛在損失為 200 元的風險是不一樣的。為了克服以上不足，Henley 和 Kumamoto（ 1996）加入了效益或產出（ Oi）指標。這種風險定義的具體表示如下： Risk≡ {（ Si， Oi， Li， Xi） | i=1…n } 上述幾種風險的量化定義方式均是“以數(shù)字的形式考慮風險”。 Demarco 與 Lister（ 2020）在他們的《與熊共舞：軟件項目風險管理》 [3]一書中提出了“ 用圖形的方式考慮風險” —— 風險圖的概念。 設想你是一個軟件項目經(jīng)理，你的項目計劃在 10 月 30 日之前完工。你清楚地感覺到不可能在 10 月 30 日之前完成任務；但除此以外，你一無所知。你對項目的進度毫無把握，手下的員工也一樣。于是，仲夏時節(jié)，離最后期限還剩 4 個月的時候，你找來了一名顧問 ——圈子里最好的顧問，就算他睡著了也能判斷出項目的處境。經(jīng)過幾天的工作 —— 閱讀規(guī)格書、檢查階段性成果、會見團隊成員和客戶代表。之后，他告訴了你真相： “聽著，這個項目根本沒有可能在明年 1 月之前完成。最有可能交付一個象樣產品的時間是明年 4 月初，而且這個日期也不能打包票。你最好不要承諾在 5 月 1 日前的任何時間交付，至少應該承諾在 5 月以后，這樣你成功的機會大概有一半。如果你想一個幾乎不可能失敗的日期，那大概會是明年的 12 月?！? 南京大學碩士論文 13 之所以找來一名顧問，正是因為你不敢肯定項目什么時候能完成。但看起來這位顧問先生自己也多少有些不確定。你的不確定（完全盲目）與他的不確定之間的區(qū)別在于：他給不確定性畫定了明確的界限。 可以用一幅圖來表示這位顧問的估計。既然他談到的都是可能性的問題，這幅圖也就借助“某一日期交付的概率”來展現(xiàn)不確定性。用縱軸表示可能性，橫軸表 示時間，如圖 21所示： 圖 21 項目交付日期不確定性圖 這幅描述不確定性的圖形，就叫不確定性圖。當不確定的東西與項目的成敗休戚相關時，描述它的不確定性圖就被稱為風險圖。 風險圖最重要的特征有： 曲線下方的區(qū)域表示“在某一特定日期之前完工的”總的可能性。也就是說，如果有1/3 的區(qū)域位于 4 月 1 日的左側，就表示在 4 月 1 日當天或之前完成項目的可能性為 33%。 整條曲線下方區(qū)域的面積為 ，這就是顧問對項目的整體評估：項目一定會在明年 1月 1 日至 12 月 31 日之間的某個時間完成。 上述風險圖還可以等價地表示為 另一種形式 —— 累積風險圖，如圖 22 所示。累積風險圖表示了在某一日期或之前完成項目的累積可能性，相應地，表示某一日期完成相對可能性的風險圖則稱為增量風險圖。 基于風險圖的觀點， Demarco 與 Lister 將風險量化地定義為： 風險是描繪所有可能結果及由其引發(fā)的相關后果的加權圖。 可能性1 月 1 日4 月 1 日5 月 1 日 12 月 31 日時間南京大學碩士論文 14 圖 22 累積風險圖示意圖 Demarco 與 Lister 給出了風險圖和風險的定義，也指出了風險圖必須基于歷史項目數(shù)據(jù)得到。但對于如何有效得