Integrative Double Kaizen Loop (IDKL): Towards a Culture of Continuous Learning and Sustainable Improvements for Software Organizations
Notice bibliographique
Résumé
In the past decades, software organizations have been relying on implementing process improvement methods to advance quality, productivity, and predictability of their development and maintenance efforts. However, these methods have proven to be challenging to implement in many situations, and when implemented, their benefits are often not sustained. Commonly, the workforce requires guidance during the initial deployment, but what happens after the guidance stops? Why do not traditional improvement methods deliver the desired results? And, how do we maintain the improvements when they are realized? In response to these questions, we have combined social and organizational learning methods with Lean's continuous improvement philosophy, Kaizen, which has resulted in an IDKL model that has successfully promoted continuous learning and improvement. The IDKL has evolved through a real-life project with an industrial partner; the study employed ethnographic action research with 231 participants and had lasted for almost 3 years. The IDKL requires employees to continuously apply small improvements to the daily routines of the work-procedures. The small improvements by themselves are unobtrusive. However, the IDKL has helped the industrial partner to implant continuous improvement as a daily habit. This has led to realizing sustainable and noticeable improvements. The findings show that on average, Lead Time has dropped by 46 percent, Process Cycle Efficiency has increased by 137 percent, First-Pass Process Yield has increased by 27 percent, and Customer Satisfaction has increased by 25 percent.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».