Fábrica de Software III Vivianne da Nóbrega Medeiros Gerente de Projetos

© Vivianne Medeiros, Agenda PARTE I: Produto Problema Apresentado Solução Adotada pela Fábrica III Demonstração

© Vivianne Medeiros, Agenda PARTE II: Dados da Produção Estimativa de Esforço X Esforço Real Acordo de Nível de Serviço(SLA) Lições Aprendidas

© Vivianne Medeiros, PARTE I: Produto

© Vivianne Medeiros, Problema Apresentado Alocação automática de recursos humanos e físicos Sugestão de solução: Job Shop Problem e Time Scheduling

© Vivianne Medeiros, Solução Adotada pela Fábrica III Timetabling Por quê? Class Teacher Problem Associação prévia de disciplina-professor Distribuição de aulas sem gerar conflitos e considerando: Disponibilidade de professores Adequação de salas

© Vivianne Medeiros, Solução Adotada pela Fábrica III Class Teacher Problem (Continuação…) Problema NP-Completo [Schaerf95] Utilização de heurísticas Algoritmos genéticos são efetivos [Fang94] Alternativa à busca exaustiva Conhecimento para controlar a procura é obtido dinamicamente

© Vivianne Medeiros, Demonstração SIAlocaçãoPlus

© Vivianne Medeiros, PARTE II: Dados da Produção

© Vivianne Medeiros, Estimativa de Esforço X Esforço Real Esforço estimado: 565 horas Esforço real: 544 horas Comercial: 70 Planejamento e Gerenciamento: 69 Desenvolvimento de Componentes: 352 Testes: 53

© Vivianne Medeiros, Acordo de Nível de Serviço(SLA) [Naomi Karten] Serviço: desenvolvimento de software Indicadores: I1 - Problemas não-previstos I2 - Total de dias de atraso I3 - Relatórios semanais de status não-enviados Metas Fórmula: Saldo = (I1-1) + (I3) + (I2-3) Penalidade: Saldo x 10 horas Bônus: Saldo x 0,1 (conceito)

© Vivianne Medeiros, Acordo de Nível de Serviço(SLA) [MetricasSLA] Indicadores: I1 - Problemas não-previstos = 1 I2 - Total de dias de atraso = 5 I3 - Relatórios semanais de status não- enviados = 0 Metas Fórmula: Saldo = (I1-1) + (I3) + (I2-3) => 2 Penalidade: Saldo x 10 horas => 2 x 10 = 20h Bônus: Saldo x 0,1 (conceito)

© Vivianne Medeiros, Lições Aprendidas Boas práticas Maturidade do processo Assiduidade dos participantes Objetividade nas decisões em grupo Socialização do conhecimento gerado Perfis foram bem adequados às pessoas Liderança nas equipes Distribuição uniforme de horas Trabalho conjunto dos engenheiros de software

© Vivianne Medeiros, Lições Aprendidas Desvios Diminuição da motivação devido ao final de período Pouca leitura científica sobre o tema fábrica de software Prioridades diversas entre os participantes Execução de testes é mais eficiente quando efetuada por pessoas que não participaram do desenvolvimento

© Vivianne Medeiros, Referências Bibliográficas [Caldeira97] Caldeira, P., Agostinho, R., "School Timetabling Using Genetic Search", Practice and Theory of Automated Timetabling, Toronto, [Fang94] Fang, H., "Genetic Algorithms in Timetabling Problems", PhD Thesis, University of Edinburgh, [MetricasSLA] “Métricas da SLA”. Disponível em [Naomi Karten], Establishing Service Level Agreements, [Schaerf95] Schaerf, A., "A survey of automated timetabling", Report, CWI, Amsterdam, 1995.