La mejora de procesos software (SPI) requiere de técnicas avanzadas para la gestión cuantitativa de procesos, de modo que a partir del análisis de los indicadores relevantes en la organización se pueda facilitar la toma de decisiones para dicha mejora. Dentro del conjunto de técnicas merece especial atención el Control Estadístico de Procesos (SPC), el cual ha ido ganando aceptación en las empresas que se preparan para alcanzar altos grados de madurez en sus procesos y que requieren implementar programas de medición. Al identificar los métodos más adecuados que permiten aplicar Control Estadístico de Procesos se han evidenciado los temas críticos, éstos permiten reconocer los aspectos concretos donde las métricas y los datos pueden influir de manera crítica en la aplicación y desempeño de las técnicas del SPC, aspectos que muestran los esfuerzos iniciales antes de empezar a utilizar SPC como una estrategia efectiva para la mejora y gestión cuantitativa de los procesos software.
The software process improvement (SPI) requires advanced for quantitative process management, so that, from the analysis of relevant indicators in the organization can facilitate decision-making for such improvement techniques. Within the set of techniques deserves special attention the Statistical Process Control (SPC) has been gaining acceptance in companies that are prepared to achieve high levels of maturity in their processes and implement programs that require measurement. By identifying the most appropriate methods to apply Statistical Process Control have demonstrated the critical issues that can recognize the specific areas where the metrics and data can critically influence the implementation and performance of SPC techniques, these aspects show the initial efforts before you actually start using SPC as an effective strategy to improve and quantitative management of software processes.
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