La técnica de descomposición y el modelo de estimación empírica están disponibles como parte de una variedad de herramientas de software. Estas herramientas de estimación automatizadas son útiles para estimar el reparto y el esfuerzo y realizar análisis hipotéticos para variables importantes del proyecto, como los datos de entrega o la dotación de personal.
Todas las herramientas de estimación automatizadas muestran las mismas características generales y todas realizan las siguientes funciones genéricas:
- Dimensionamiento del entregable del proyecto:
el tamaño estimado de uno o más productos de trabajo, es decir, la representación externa del software, el software en sí, la funcionalidad distribuida, la información descriptiva, todos son aproximados primero. - Selección de actividades del proyecto:
se selecciona el marco de proceso requerido y se especifica el proyecto de ingeniería de software. - Predicción de los niveles de personal:
se especifica el número de personas disponibles. Esta es una tarea importante, porque la relación entre las personas disponibles y el trabajo es muy desfavorable. - Predecir el esfuerzo del software:
la herramienta de estimación relacionada con el uso de algunos modelos desde el tamaño del proyecto hasta el esfuerzo requerido (de producirlos). - Predicción del costo
del software: los costos del software se pueden calcular asignando tarifas de mano de obra a las actividades del proyecto. - Predicción de cronogramas de software:
al tener conocimiento del esfuerzo, el nivel de personal y las actividades del proyecto, se puede producir un cronograma preliminar asignando lober en actividades de ingeniería de software según el modelo recomendado para la distribución del esfuerzo.
La aplicación de diferentes herramientas de estimación a los mismos datos del proyecto da como resultado un cambio relativamente grande en los resultados previstos. Además, lo que es más importante, los valores estimados son significativamente diferentes de los valores reales. Esto refuerza la noción de que la salida de los dispositivos de estimación debe usarse como un punto de datos a partir del cual se realizan las estimaciones.
La estimación automatizada a partir de estos datos estima los proyectos modelo, los costos, el intercambio de personal implementado por la herramienta y, en algunos casos, el cronograma de desarrollo y el esfuerzo requerido para cumplir con el riesgo asociado. WICOMO (Wang Institute Cost Model) desarrollado en el Wang Institute y DECplan desarrollado por Digital Equipment Corporation son herramientas de estimación automatizadas que se basan en COCOMO .
Cada dispositivo debe proporcionar al usuario una estimación preliminar de 20 c. Estas aproximaciones se clasifican por lenguaje de programación y tipo (es decir, código personalizado, código reutilizado, código nuevo). el usuario también especifica el valor de los atributos del generador de costos.
Cada una de las herramientas produce una duración estimada del proyecto (en meses), el esfuerzo en personal-mes, el promedio de personal por mes, la productividad promedio en LOC/pm y el costo por mes. SLIM es un sistema de cálculo de costos automatizado basado en el modelo de Rayleigh Putnam. SLIM aplica el modelo de software de Putnam, la programación lineal, la simulación estadística y la técnica de evaluación y revisión de programas, o técnicas PERT para derivar estimaciones de proyectos de software.
Una vez que se establece el tamaño del software, SLIM calcula la desviación de tamaño, un perfil de sensibilidad que indica la posible desviación de costo y esfuerzo, y una consistencia con los datos recopilados para sistemas de software de tamaño similar a la inspección. El planificador puede implementar un análisis de programación lineal que considere los costos de desarrollo tanto en costo como en esfuerzo y la distribución del esfuerzo mes a mes y una verificación de coherencia con los datos recopilados para sistemas de software de tamaño similar.
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Artículo escrito por rajkumarupadhyay515 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA