Kostenschätzung Wieviel Stunden brauchen Sie, um ein Programm für die Berechnung der Varianz zu schreiben / zu testen? Wie sicher ist Ihre Schätzung? Wie lange brauchen Sie, um 1000 LOC zu spezifizieren, zu programmieren, zu testen? Wie viele Fehler machen Sie durchschnittlich pro 100 Zeiten Quelltext? Solche Fragen muss man mit höchstens 10% Ungenauigkeit beantworten können Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Tätigkeiten bei der Softwareentwicklung Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Ziele der Prozessmodellierung Standardisierte Vorgehensweisen Standardisierte (Teil-) Ergebnisdokumente Vergleichbarkeit von verschiedenen Projekten Messungen von Prozessgrößen werden möglich / vergleichbar / bewertbar Basis für Schätzungen Basis für Planungen Basis für Verbesserungen Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Aufwandsmaße Vergleichsbasiertes Schätzen: neues Projekt 20% "größer"  20% mehr Zeit/Aufwand Zeitmessung bleibt schwierig: manuell: manipulierbar Controller: ja, aber … automatisch: ungenau/gescheitert Größenmessung: leicht automatisierbar reproduzierbar . . . Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Messung der Programm/Problemgröße gängige Metriken Lines Of Code Function Points Anzahl GUI-Elemente Anzahl der HTML-Tags Anzahl der Datenbanktabellenspalten, Anzahl SQL-Statement-Elemente . . . zur Arbeitsminimierung: Größe sollte leicht / automatisch messbar sein Zeitschätzungen sind erfahrungsgemäß viel schwerer als Größenschätzungen Watts Humphrey: leicht messbar intuitiv schätzbar statistische Korrelation zu Zeitaufwand beschreibt Güte Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Lines of Code Messen der LOC: + Intuitiv + leicht messbar + korrelieren in gleichbleibendem Umfeld erstaunlich gut zum Zeitaufwand - unterschiedliche Einrückungen - Programmiererabhängig - Erfahrungsabhängig => zeitlich veränderlich - Programmiersprachenabhängig - komplexitätsabhängig: 1 Zeile Betriebsystemscheduler entspricht 100 Zeilen GUI-Code - Copy-Paste Programmierung bringt mehr Zeilen als Refactoring in Methoden - . . . Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Reparaturmaßnahmen einheitliche Indentierung z.B. mit JIndent jeder Entwickler sammelt Daten über seine persönliche Produktivität (LOC/Hour) Trendanalysen der Statistiken erfassen Erfahrungs-Speed-Up programmiersprachenspezifische Daten sammeln (Sprachen werden nicht so oft gewechselt) Korrekturfaktoren für die Komplexität einzelner Methoden statistisch ermitteln Komplexität: leicht, mittel, schwer, komplex Größe: kurz, mittel, groß, riesig Weitere Korrekturfaktoren für die nichtfunktionalen Anforderungen  COCOMO Kostenschätzungsverfahren Varianz der statistischen Daten gibt exakte Auskunft über die Güte des verwendeten Maßes Größe und Qualität der statistischen Datenbasis erlauben Aussage über Qualität der Schätzung Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Lines of Code LOC sieht eigentlich untauglich aus / man hat dabei ein mulmiges Gefühl Humphrey sagt: frag die Statistik ob dein Maß taugt bei geringer Varianz hast du ein gutes Maß Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Function Points Alternativen zu LOC: Function Point Methode Zählen der "syntaktischen Konstrukte" # Methoden # Parameter # if und while Statements . . . Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Umrechnung von Function Points in LOC Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Umrechnung von Function Points in Personenmonate Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Bewertung des Function-Point-Maßes + automatisch messbar + relativ verbreitet + Programmiersprachen unabhängig - nicht sehr intuitiv - Programmiersprachen unabhängig - keine individuellen Einflussfaktoren letztlich Pro und Contra wie bei LOC  nur eine gute statistische Datenbasis erlaubt Aussagen über die Güte eines Größenmaßes ! Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Beispiel einer Zeit / LOC Statistik Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Bestimmung einer Ausgleichsgeraden mit "linearer Regression" Zeitaufwand = b0 + b1 * LOC (oder allgemeiner: y = b0 + b1 * x) Berechnung der Regressionsparameter b0 und b1 Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Der Korrelationskoeffizent Basis für Anwendung der linearen Regression xi , yi wie vorher Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Interpretation des Korrelationskoeffizenten r nahe bei 1: hohe positive lineare Abhängigkeit r nahe bei -1: hohe negative lineare Abhängigkeit r nahe bei 0: wenig (keine) lineare Abhängigkeit r2 > = 0.9: hohe Wahrscheinlichkeit für lineare Abhängigkeit 0.7 < = r2< 0.9: lineare Regression anwendbar 0.5 < = r2< 0.7: lineare Regression nur mit Vorsicht anwenden r2 < 0.5: keine lineare Regression möglich Vorsicht: sinnvolle Überprüfung nur bei genügend Stichproben (> 10?) Eventuell: statistische Signifikanz ermitteln, siehe [Humprey95] Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Schätzverfahren: Phasenbasierte Vergleichsschätzung erstelle Statistik über prozentualen Anteil der Phasen am Gesamtprojekt Messe Aufwand für die erste(n) Phase(n) des aktuellen Projekts Berechne Restaufwand / Gesamtaufwand + wenig Aufwand + früh anwendbar + wird im Projektverlauf immer genauer - Hochrechnung aufgrund weniger Prozent des Gesamtaufwands  Schätzfehler multipliziert sich auf Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Schätzverfahren: Komponentenbasierte Schätzung erstelle Grobdesign schätze die Größe der einzelnen Bausteine / Komponenten / Klassen Summiere Gesamtgröße auf teile durch die Produktivität => Aufwand - erfordert ein Grobdesign - größerer Aufwand + höhere Genauigkeit + einzelne Schätzfehler mitteln sich weg (wenn statistisch unabhängig) 25 unabhängige Größen mit einem Schätzfehler von je 100%  Gesamtfehler nur 20% Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Schätzverfahren: Lineare Regression zum Ausgleich von systematischen Schätzfehlern Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Delphi Methode lasse mehrere Experten unabhängig voneinander Schätzen (z.B. komponentenbasiert) dann diskutieren die Experten ihre Schätzungen (insbesondere auffällige Unterschiede) obige Schritte werden iteriert bis "Stabilität" erreicht + Diskussion über Unterschiede deckt übersehene / falsch eingeschätzte Probleme auf + Minimierung von persönlichen Schätzfehlern des einzelnen Experten - je mehr Experten je mehr Aufwand - gruppendynamische Effekte können falsche Tendenzen auslösen (2 oder 3 unabhängige Schätzungen und höchstens zwei Durchgänge sind meistens gut) Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Fuzzy-basiertes Schätzen Bewertung der Einflussfaktoren mit "linguistischen Kategorien„ (schwer-mittel-leicht, complex-schwierig-normal-leicht) Ableitung von Korrekturfaktoren für die einzelnen Kategorien entsprechende Korrektur der Basisschätzung + intuitives Verfahren + projektspezifische Anpassungen werden möglich + Korrekturfaktoren können mit historischer Datenbasis abgeglichen / justiert werden - Schwankungsbreite durch Korrekturfaktoren ist dramatisch (bis zu Faktor 10 und mehr) Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Fachgebiet Software Engineering. Übersicht. © 27. 03 Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Allgemeine Kritik an bisherigen Ansätzen mangelnde statistische Absicherung mangelhafte Genauigkeit (Faktor 2 bis 3 Abweichung sind üblich)  geschätzte 10 Personenjahre bedeuten zwischen 3 und 30 Jahren tatsächlichem Aufwand zu wenig individuelle / domänenspezifische / firmenspezifische Einflussfaktoren  Humprey’s PROBE Methode Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Fuzzy-Tabelle für Methodengrößen persönliche Tabelle für Java-Methoden aus statistischen Daten erstellen Methodengrößen sollten "normalverteilt" sein (Gaußsche Glockenkurve) medium sollte 40% der Fälle abdecken, small und large je 20%, der Rest je 10% Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Lineare Regression (noch mal) b0 und b1 wie gehabt Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Schätzgenauigkeit: Konfidenzintervall Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Graphische Veranschaulichung der t-Verteilung Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

t-Verteilung: (Tabelle A2, Seite 489) Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Konfidenzintervall-Beispiel: Datenbasis (Tabelle A30, Seite 551) Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Konfidenzintervall-Beispiel sig2 = 313301,3 / 8 = 39162,66 sig = 197,896 wir wählen alpha/2 = 90% => t( alpha/2=90, 10 - 2 ) = 1.860 geschätzte LOC = 705 nach linearer Regression mit b0 = -22,54 und b1 = 1,7279 erwarten wir 1195,63 LOC mit 90% Sicherheit liegt die Programmgröße zwischen 793 LOC und 1598 LOC Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Verkleinerung des Konfidenzintervalls weniger Sicherheit verlangen: t(70%, 8) = 1,108 (anstatt 1,860) größere Datenbasis: t(70%, 30) = 1,055 Standardabweichung durch viele Teilschätzung verbessern: 100 mal so großes Programm mit 100 Komponenten a 705 geschätzte LOC Gesamtschätzung ergibt 70 500 LOC und nach Regression 119 563 erwartete LOC beim Konfidenzintervall rechnet man nicht 100 * Range sondern  Wir erwarten zwischen 114 000 bis 124 000 LOC mit 90 % Konfidenz (Fehler ist kleiner als 10 %) Generell ist die Genauigkeitsverbesserung Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Zusammenfassung im wesentlichen lineare Regression über LOC / Hour Daten Achtung: die Produktivität schwankt stark von Person zu Person Falls Personen noch nicht festgelegt, "Durchschnittsperson" verwenden nach Personeneinteilung, mit persönlichen Faktoren korrigieren Ergebnis: Gesamtstundenanzahl für das Projekt Konfidenzinterval Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Zeitplanerstellung ACHTUNG: man arbeitet nicht 52 Wochen a 40 Stunden = 2080 Stunden pro Jahr Urlaub, Feiertage, Krankheit, Schulungen => 200 Arbeitstage pro Jahr Besprechungen, Meetings, Mails, Surfen, ... => 4 bis 5 Stunden Entwicklungsarbeit pro Tag  circa 1000 Stunden pro Personenjahr mehr ist unproduktiv und nicht lange durchzuhalten wenn’s brennt kann man (für ein paar Wochen) auf 50 Stunden pro Woche hochfahren und Schätzfehler ausbügeln wenn man das dauernd macht bricht man irgendwann ein Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

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Zeitplanerstellung Gesamtprojektzeit gemäß Schätzung Einteilen in Tasks, z.B. Phasen, Komponenten, ... Schätzen der relativen Taskgröße und Ableiten der Taskzeit bestimmen der typischen Stundenzahl für Projektarbeit pro Woche Zeiten für andere Projekte, Schulungen, Urlaub, Meetings, ... im Kalender vermerken pro Kalenderwochen erwartete Projektstunden im Kalender eintragen Taskreihenfolge festlegen: Vorgänger / Nachfolgerbeziehung festlegen => Gantt Chart topologisch sortieren kritische Pfade analysieren Risikoanalyse ... Tasks im Kalender eintragen (z.B. mit Microsoft Project, ) Meilensteine festlegen Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

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Zusammenfassung PSP solide statistische Absicherung von Projektplänen LOC als Basismaß individuelle Datenbasis hohe Schätzgenauigkeit bei wiederholbarem Prozess Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Over Commitment mehr Aufgaben als Zeit  Kalender dabei haben (den mit den Balken drin) Für neue Aufgaben: Zeit finden Zeitplan / Termin nennen, Streichposten diskutieren oder ablehnen Hier braucht es Rückgrat Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Und wenn es trotzdem eng wird? normal: 4 bis 5 Stunden / Tag (22 / Woche) produktive Arbeit (Achtung: persönliche Statistik aufstellen! [PSP]) Besprechungen auslassen Emails nicht lesen Überstunden Wochende Urlaub andere Verpflichtungen / Projekte abgeben Verdopplung der produktiven Stunden erreichbar? das geht nicht lange (2 bis 4 Wochen) Produktivität geht mit der Zeit runter Danach braucht man eine Erholungsphase (1 bis 2 Wochen) Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Und wenn es trotzdem eng wird? andere Verpflichtungen / Projekte abgeben weniger Testen Funktionalität streichen / zurückstellen (rechtzeitig kommunizieren!) 80 – 20 Regel: 80% Funktionalität mit 20% Aufwand BÖSE Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University

Alles Gute und bis bald mal: Programmieren Modellieren Große Projekte Design Pattern Interaktive Tools – SE2 Model Driven Engineering Seminar-, Projekt-, Bachelor-, Master-, Doktorarbeiten, … Fachgebiet Software Engineering Übersicht © 27.03.2017 Albert Zündorf, Kassel University