Simulation-based decision support for bringing a project back on track: the case of RUP-based software construction
Notice bibliographique
Résumé
RUP-based development has proven successful in various contexts. The iterative and phased development approach provides a framework for how to develop software efficiently and effectively. Yet, there are plenty of occasions that the projects go off-track in terms of the key parameters of the project such as quality, functionality, cost, and schedule. The challenge for the software project manager is to bring the project back on track. Simulation, in general, and system dynamics based simulation in particular, is established as a method to pro-actively evaluate possible scenarios and decisions. The main contribution of this paper is a method called SIM-DASH; it combines three established techniques for providing decision support to the software project manager in the context of RUP-based development. SIM-DASH consists of (i) a system dynamics modeling and simulation component for RUP-based construction, (ii) dashboard functionality providing aggregated and visualized information for comparing actual versus targeted performance, and (iii) knowledge and experience base describing possible actions that have proven successful in the past for how to bring a project back on track. As part of (iii), decision trees and experience-based guidelines are used. The interplay between these three components provides pre-evaluated actions for bringing the current project iteration back on track. As proof-of-concept, a case study is provided to illustrate the key steps of the method and to highlight its principal advantages. For this purpose, SIM-DASH was substantiated retrospectively for a real-world SAP web system development project within the banking field. While the method is applicable for different issues and scenarios, we study its impact for the specific issue of adding personnel to testing and/or development in order to ensure improved project performance to achieve established quality levels of feature development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».