基于AHP方法的軟件產(chǎn)品研發(fā)效率影響因素分析

陽青璇

四川大學匹茲堡學院,四川 成都 610065

0 引言

邊緣計算(EC)和人工智能(AI)相結(jié)合產(chǎn)生了邊緣智能(EI)這一新興技術。邊緣智能計算是指在5G邊緣提供各類AI推理算法資源和相應的可編程AI計算資源,通過EI將AI模型和AI推理下沉到網(wǎng)絡邊緣設備側(cè),可以保護用戶本地數(shù)據(jù)的安全性和減小網(wǎng)絡上行帶寬的容量,進一步提供超低時延、高安全性的服務。

EI項目目前采用基于瀑布模型[1]的產(chǎn)品研發(fā)流程,對過程流暢度要求較高。為了深入理解并優(yōu)化該過程,本文采用了層次分析法(AHP)[2]對EI研發(fā)階段的效率影響因素進行了全面探索。

層次分析法是一種決策方法,用于處理復雜的、多因素的問題,該方法通過構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型、定性和定量的判斷、計算權重等步驟,確定各個因素對整體目標的影響程度[3]。在EI研發(fā)階段,需要確定哪些因素對研發(fā)效率影響最大,以便更有效地分配資源,提高研發(fā)效率。

本文以人員、機器、材料、方法、環(huán)境為主要影響因素進行展開,用5Why[4]方法對各因素進行分層,并逐層剖析每個特性問題的主要直接原因。再利用APH方法對這些原因進行排序并可視化。本文旨在為相關領域的研究者和實踐者提供有價值的見解,希望這一研究能為EI技術的發(fā)展和推廣提供有力的理論支持,從而推動邊緣智能在各領域的廣泛應用,為人類社會的發(fā)展帶來更多便利和價值。

1 現(xiàn)狀與問題分析

1.1 現(xiàn)狀分析

在科技界,邊緣智能(EI)已經(jīng)嶄露頭角,將計算能力分散到網(wǎng)絡的邊緣,為大數(shù)據(jù)分析和人工智能算法提供實時處理的能力。然而,EI項目在研發(fā)流程中,常出現(xiàn)流程堵塞和效率低下等問題,主要因市場變化,產(chǎn)品功能需求不斷變更,開發(fā)人員須根據(jù)市場需求進行產(chǎn)品改進,導致了EI項目研發(fā)周期長,流程靈活性低。

EI項目目前采用基于瀑布模型的產(chǎn)品研發(fā)流程。此模型需要較高的過程流暢度,若出現(xiàn)流程阻塞,則會導致流程周期延長,產(chǎn)品更新迭代效率低,加重對市場變更的響應滯后。

利用5Why分析方法,在EI研發(fā)階段中,影響效率的因素分為人員、機器、材料、方法、環(huán)境。人員方面,人員技能不足和管理模式不當造成了工作效率低;機器方面,代碼工具的一致性和合理性影響了成員工作效率;材料方面,EI研發(fā)過程中所涉及的材料主要包括軟件資源和數(shù)據(jù)集,過程文檔和數(shù)據(jù)的質(zhì)量會直接影響了解用戶需求的效率;方法方面,目前,邊緣智能研發(fā)過程中采用的方法是瀑布模型,模型的靈活性和應變性有待提高,在研發(fā)過程中,始終面臨諸如資源分配、進度控制等挑戰(zhàn);環(huán)境方面,目前產(chǎn)品在用戶端始終存在諸多環(huán)境問題,例如服務器無法連接、部署環(huán)境中無法運行。

1.2 問題分析

1.2.1 人員因素

在生產(chǎn)過程中,操作人員的情緒波動與技能的欠缺會導致產(chǎn)品質(zhì)量低下,不熟悉產(chǎn)品邏輯與操作流程會導致開發(fā)進度延期。EI項目存在3個問題:作業(yè)人員延期提交代碼、遺漏交付文檔、團隊成員工作交叉。

首先,操作成員未執(zhí)行代碼走查,導致部分成員未遵循代碼規(guī)范,從而造成了代碼無法通過測試;而團隊內(nèi)部和跨部門溝通的低效,造成了產(chǎn)品與研發(fā)人員對產(chǎn)品需求不到位,因此,操作人員會延遲代碼的提交時間。其次,由于管理制度不夠成熟、執(zhí)行不到位,文檔輸出檢查單未能制定,因此造成了交付文檔的遺漏。最后,公司資源的分配不當會導致人員跨項目復用,從而造成了工作的交叉。

1.2.2 機器因素

EI項目存在2個直接問題:代碼同步效率低、代碼倉庫混亂。其一,操作人員缺乏工具使用指導手冊,且團隊新成員對代碼不熟悉,使得代碼同步效率低;其二,因缺乏代碼倉庫管理規(guī)范,成員按個人意愿創(chuàng)建代碼庫,使倉庫混亂。

1.2.3 材料因素

材料導致EI項目特性問題產(chǎn)生的直接原因包括需求確認周期長、過程文檔質(zhì)量低。

其一,受研發(fā)流程約束,在需求設計完成后才能進行設計過程,從而延長了文檔編制耗時;需求評審參與方管理不到位,組織會議的效率低下,延長了評審耗時,因此,使需求確認的時間周期延長。其二,文檔要求不明確、因?qū)Ξa(chǎn)品需求理解不到位而導致的文檔輸出不達標,造成了過程文檔質(zhì)量降低。

1.2.4 方法因素

方法因素方面導致EI項目特性問題產(chǎn)生的直接原因主要有:需求變更耗時長、緊急功能需求開發(fā)進度慢、研發(fā)過程評審活動耗時長。

其一,需求變更耗時長的根本原因是研發(fā)流程應變性差,無法及時應對隨時隨刻的需求變更審批環(huán)節(jié);其二,在開發(fā)過程中,瀑布模型要求從需求重新導入開發(fā)過程,導致了緊急功能需求開發(fā)速度緩慢,而研發(fā)管理與質(zhì)量管理活動未能有效整合,導致了評審活動增多、耗時長。

1.2.5 環(huán)境因素

環(huán)境因素方面導致EI項目特性問題產(chǎn)生的直接原因是軟件無法部署運行、軟件運行服務器無法連接。導致軟件無法部署運行的原因一是軟件運行組件安裝不完整,二是軟件運行組件版本不匹配,從而導致了依賴環(huán)境組件錯漏。軟件運行服務器無法連接的原因是網(wǎng)絡安全保護期間未提交VPN訪問申請,內(nèi)部網(wǎng)絡安全會導致服務器斷聯(lián)。將各因素匯總繪出魚骨圖,如圖1所示。

圖1 各因素匯總魚骨圖

2 AHP因素分析

2.1 構(gòu)造判斷矩陣

首先,建立層次圖,如圖2所示。

圖2 層次結(jié)構(gòu)圖

其次,基于層次圖,采用同級比較的方式,利用九級標度法讓專家對其進行打分,比較同層2個因素對上一層因素的影響程度(見表1)。

表1 AHP層次分析重要程度量化表

最后,打分結(jié)果如下。

1)建立B層判斷矩陣如下。

人員機器材料方法環(huán)境人員15215機器1/511/41/61材料1/2411/33方法16316環(huán)境1/511/31/61

2)C層判斷矩陣如下所示。

人員因素判斷矩陣(C1):

提交代碼速度是否遺漏交付文檔成員工作交叉提交代碼速度157是否遺漏交付文檔1/512成員工作是否交叉1/71/21

機器因素判斷矩陣(C2):

代碼一致化效率代碼倉庫管理制度代碼一致化效率14代碼倉庫管理制度1/41

材料因素判斷矩陣(C3):

需求確認周期記錄管理開發(fā)活動和過程的文檔質(zhì)量需求確認周期15記錄管理開發(fā)活動和過程的文檔質(zhì)量1/51

方法因素判斷矩陣(C4):

需求變更耗時緊急功能需求開發(fā)速度研發(fā)過程審查分析活動耗時需求變更耗時11/71/3緊急功能需求開發(fā)速度713研發(fā)過程審查分析活動耗時31/31

環(huán)境因素判斷矩陣(C5):

軟件于用戶環(huán)境中運行情況軟件運行服務器的連接軟件于用戶環(huán)境中運行情況17軟件運行服務器的連接1/71

3)D層判斷矩陣如下所示。

提交代碼速度判斷矩陣(D1):

代碼講解與檢查跨部門溝通機制團隊內(nèi)部溝通代碼講解與檢查143跨部門溝通機制1/411/2團隊內(nèi)部溝通1/321

需求確認周期判斷矩陣(D2):

研發(fā)流程需求審查與分析參與方研發(fā)流程17需求審查與分析參與方1/71

過程文檔質(zhì)量判斷矩陣(D3):

文檔模板適應性修改對產(chǎn)品要求理解文檔模板適應性修改11/3對產(chǎn)品要求理解31

工作環(huán)境判斷矩陣(D4):

軟件程序代碼和庫文件安裝軟件程序代碼和庫文件版本軟件程序代碼和庫文件安裝15軟件程序代碼和庫文件版本1/51

2.2 分析方法

根據(jù)2.1節(jié)的判斷矩陣,計算各層權向量ω,最大特征根λmax和一致性指標CI。一致性檢驗主要為了檢驗邏輯性錯誤,例如:A比B重要,B比C重要,而C卻比A重要。為了避免此類邏輯錯誤的出現(xiàn),判斷矩陣需要一致性檢驗。若一致性比率CR小于0.1,則檢驗通過;若大于0.1,則需要對矩陣進行修正?，F(xiàn)對矩陣進行如下分析。

1)計算權向量ω。判斷矩陣A且為n階矩陣。若存在數(shù)λ和n維非零列向量W使關系式

A×W=λ×W

成立,λ稱為矩陣A的特征根,W稱為A對應特征根λ的特征向量。計算最大特征根,首先先將矩陣A進行列歸一化,再進行行歸一,得到權向量ω,其中的元素為:

(1)

2)計算最大特征根λmax:

(2)

3)計算一致性指標CI:

(3)

4)計算一致性比率CR,查表得到RI值(見表2)。

表2 隨機一致性指標RI

計算得到CR:

(4)

2.3 判斷矩陣分析結(jié)果

基于2.1的判斷矩陣及2.2的分析方法,以B層矩陣分析為例,首先通過列歸一和行歸一得到每個因素所占權重值,計算出矩陣的最大特征特性根:

計算得到一致性:CR=CI/RI=0.012/1.12=0.01<0.1,B層判斷矩陣通過。

參考B層矩陣計算過程(見表3),完成C1～C5、D1～D4矩陣的權重計算以及一致性檢驗見表4～6。

表3 B層矩陣因素分析結(jié)果

表4 C層矩陣層次分析結(jié)果

表5 D層矩陣層次分析結(jié)果

3 結(jié)果分析

基于以上分析,結(jié)合魚骨圖,可以將D層所有因素歸一化,得到新的權重(見表6)。

表6 因素分析分類統(tǒng)計

將其繪制成條形統(tǒng)計圖,如圖3所示。

圖3 主次因素排列圖

由此可見,瀑布模型的使用、代碼的講解和檢查、研發(fā)流程是首要的3個影響EI項目效率的因素,其中,瀑布模型的使用最為重要,幾乎為代碼講解與檢查和研發(fā)流程的2倍,影響權重占比為25.4%,說明EI項目采用瀑布模型作為軟件開發(fā)過程的流程管理模型是影響EI項目研發(fā)流程效率的最根本原因。

4 結(jié)束語

本文將層次分析法(APH)應用在探究影響邊緣智能(EI)研發(fā)流程效率的影響因素中,將人員、機器、材料、方法、環(huán)境因素作為出發(fā)點,構(gòu)建層次結(jié)構(gòu),進行定量和定性分析,確定了前3位的影響因素:瀑布模型的使用、代碼的講解和檢查、研發(fā)流程。其中,影響效率的根本原因是瀑布模型在EI項目中作為管理模型使用,占比25.4%,而這也是后續(xù)研究研發(fā)流程效率提升的首要突破口。