由於軟體產業許多特性與製造業不同，傳統的管制圖無法直接套用於軟體產 業，且考量到軟體法展流程需要同時監控多個具有關聯性的指標，本研究之主要 目的是建構一套適用於軟體產業的多變量管制管制流程，以協助軟體廠商監控軟 體發展流程中每個指標的變異，並且在失控的時候能夠準確地找到失控的指標。
本研究方法假設所有之軟體指標來自相同的母體分配，且不同專案之間是互相獨 立的，即某專案失控的機率不受它其他專案所影響。本研究所建構之軟體指標之 管制流程共有以下七個步驟：
步驟 1：確定組織目標。
組織的目標可分成以下三類：
(1) 提升產品品質與可靠度。
(2) 縮短週期時間。
(3) 降低成本。
步驟 2：根據組織目標選擇要監控的流程與軟體指標。
如果盲目的將管制圖用在整個軟體生命週期裡將會導致失敗的結果，要找到 直接影響組織目標的關鍵流程才是真正有幫助的，而關鍵流程有可能是軟體測詴 流程、同仁審視流程、過去有出問題的流程、使用新技術的流程、工作負荷量明 顯比以前高的流程等，而不同的流程需要監控的指標亦不同。
通常要提升產品品質與可靠度要監控測詴階段的缺陷密度或監控測詴階段 之前的同仁審視流程(peer review)的審視效率(review efficiency)與審視速度
(review rate)指標。要縮短周期時間則監控專案的成本績效指標(Cost Performance Index, CPI)。要降低成本則監控時程績效指標(Schedule Performance Index, SPI)。
25
以下步驟 3 到步驟 6 的主要目的是建構相同類型專案的流程能力基準，此處 值得注意的是建構流程能力基準資料的量並非越多越好，資料的“品質”才是最重 要的，如此才能能保證此基準用於管制未來的同類型專案是合理的。
步驟 3：蒐集相同專案性質的資料與資料處理。
由於軟體發展流程的觀測資料是要由人為主觀判斷而得因此無法像製造業 般客觀，故這些資料之蒐集需有一套完整的計畫，每個指標使用哪些工具來測量、
測量的方法、測量的時間點進行測量都必頇明確。
由於離群值會誤導管制圖的繪製，繪製所有專案之所有觀測點的所有指標之 盒鬚圖以找出可能之離群值，若只有少數的離群值，則可直接刪除，但若有大量 的離群值則必頇進一步追查造成這些離群值的原因，以決定是否刪除或修正這些 離群值。
四分位距法(Forth Spread)常被用來篩選離群值。首先定義Q1及Q3為這組資 料的第一四分位數(first quartile)及第三四分位數(third quartile)，令Qf = Q3− Q1， 則非離群值資料之下限(DL)及上限(DU)可以下列兩式求得：
DL = Q1− 1.5 ∗ Qf DU = Q3+ 1.5 ∗ Qf
若在這組資料中有任何樣本資料點小於DL或大於DU則為離群值。
步驟 4：利用所有專案估計管制圖之參數。
一般軟體專案的資料型態如圖 3.1 所示，不同專案的開始時間與結束時間可 能相同也可能不同。因此把所有專案的資料重新排列如圖 3.2 所示，會發現軟體 專案的資料與一般傳統管制圖最大不同之處就是在每個專案最後一點與下個專 案的第一點之間不屬連續的時間序列。
26
27
連長度(Average Run Length, ARL)為 370，但是每個軟體專案的觀測值往往不超 過 20 個，如此高的ARL0完全不適用於軟體產業，因此本研究將α 設定為 0.05 以降低型二誤差。
步驟 5：計算每個專案的每個觀測值的 Hotellint T²值並繪製於管制界線中。
使用以下公式計算第l個專案的第j個觀測值的Hotellint T²值：
𝑇𝑙𝑗2 = 𝐱𝑙𝑗 − 𝐱 T𝐒−1(𝐱𝑙𝑗 − 𝐱 )
28
29
30
31