缺陷密度的单位（缺陷密度概念）

良率改善介绍-1

良率（yield）在半导体生产制造中是一个至关重要的指标，它直接反映了生产工艺的成熟度和产品质量。以下是对良率改善的基本介绍：良率的定义 良率通常定义为通过测试的晶粒（die）数量与总晶粒数量的比值，即：yield = pass / total 良率可以基于晶粒（die）、晶片（wafer）或批次（lot）来定义。

检测机台制程良率提升改善方案主要包括以下几个方面： 设备升级与维护：定期对检测机台进行升级和维护，确保设备的稳定性和精度。这包括更换老化部件、调整设备参数以及进行必要的清洁和保养。通过维护设备，可以减少故障率，提高检测效率和准确性。

计算良率方式如下：首先在Excel表格中进行乘积的计算，可以看到计算的结果显示的是整数，选中结果列。点击“数字”选项卡中的增加小数位数，将计算结果原本的小数显示出来。然后选中计算结果列并进行复制操作。在原本的单元格位置点击鼠标右键选择“选择性粘贴数值”。

在1-100阶段，技术的产业化程度将直接影响产品的生产成本、质量和市场竞争力。例如，如果某种产品的生产良率只有10%，那么与良率高达90%的同类产品相比，前者不仅成本将高出数倍，而且已发货应用的产品的失效率也同样高达数倍。这种差距将严重制约产品的市场竞争力和企业的盈利能力。

改善工艺性能 碳九树脂的加入可显著降低环氧树脂体系的粘度，使其在浇铸、浸渍等工艺中流动性更佳。例如在电路板封装或变压器绝缘材料生产中，低粘度树脂能更均匀地渗透纤维间隙，减少气泡产生，提升制品良率。

代移动酷睿Tiger Lake-U/Tiger Lake-H35的i5系列上搭载的Iris Xe 80EU。和11代酷睿一起发布的英特尔DG-1“独立显卡”，英特尔将其命名为“Intel Iris MAX Ex Graphics”，96EU，但出于良率考虑屏蔽为80EU共计640流处理器，TDP为25W。

图解研发效能度量的指标,模型和落地方法

DORA模型：关注部署频率、恢复时间、变更前置时间和在制品库存四个关键指标，用于评估团队的交付能力和响应速度。价值流图：展示从需求到交付的全过程，帮助识别瓶颈和浪费，优化研发流程。Kano模型：区分不同需求对用户满意度的影响，指导产品功能优先级排序。

研发效能度量是企业数字化管理的关键组成部分，它通过量化研发过程中的各项指标，为组织提供准确、全面的研发数据，从而助力制定优化策略，提升效率与品质。研发效能度量是每个项目经理和PMO从业者的核心技能之一。掌握这一技能，能够帮助组织更合理地管理和分配资源，提高研发效率与品质，增强市场竞争力。

面对复杂环境，企业强调降本增效，研发领域需数字化度量与展现。研发效能度量提供准确、全面的数据，助力制定优化决策与计划，合理分配资源，提升效率与品质，为组织竞争力创造积极条件。研发效能度量成为项目经理及PMO从业者必修课。掌握方法，需深入理解。张乐老师分享的干货PPT，为初学者提供指引。

具体来说，AI大模型可以通过分析大量代码数据，学习编程风格和最佳实践，从而提供更准确的代码补全和缺陷识别等建议。而度量工作则可以通过评估AI模型的推荐质量、用户满意度等指标，来不断优化AI模型，使其更加符合研发团队的实际需求。综上所述，研发效能中的AI度量与度量AI是相互依存、相互促进的关系。

在构建效能度量体系的过程中，GQM 方法论被广泛认可为研发效能度量的「事实标准」。该方法由学术界提出，并在学术界与产业界得到广泛应用。GQM 方法的核心思想，是通过「目标-问题-指标」三个核心概念，系统性地定义和评估效能。

MTTF（平均失效时间）用于评估不可修复系统或产品的平均使用寿命。最后，MTBF（平均无故障时间）代表系统在两次故障间隔的平均运行时间，有助于预测故障发生时间。通过这些指标，研发团队可以实现更精确的研发质量监控和管理，从而提升组织效能，促进业务增长。LigaAI@知乎将持续分享更多研发效能度量与实践干货。

软件测试中的缺陷密度

1、缺陷密度：缺陷密度反映了软件中缺陷的密集程度。较低的缺陷密度意味着软件质量较高，更有可能已经准备好进行交付。缺陷泄漏率：这是衡量测试团队效率的重要指标，表示在UAT前未被发现的缺陷百分比。较低的缺陷泄漏率表明测试覆盖广度和深度较好。缺陷去除效率：展示了开发团队修复缺陷的速度，体现了团队协作与响应的效率。

2、软件测试中的缺陷密度 “基本的缺陷测量是以每千行代码的缺陷数（Defects/KLOC）来测量的。称为缺陷密度（Dd），其测量单位是defects/KLOC。缺陷密度=缺陷数量/代码行或功能点的数量。”去网上查，大家都是这个... “基本的缺陷测量是以每千行代码的缺陷数（Defects/KLOC）来测量的。

3、缺陷密度度量 缺陷密度或缺陷率，是指特定时间周期内缺陷出现频率的概念。理解缺陷率时，关键在于明确分子与分母的定义。分子通常代表软件大小，以千万代码（KLOC）或功能数表示。

例解:如何分析同行评审的度量数据?

1、下面通过几个案例来具体说明如何分析这些度量数据。场景一：某次需求审查，个人评审阶段发现的缺陷为10个，会议上发现的缺陷为20个。从数据上看，个人评审阶段发现的缺陷较少，而会议阶段发现的缺陷较多。这表明，评审前的准备工作可能不够充分，或者评审过程中团队协作不够紧密。

2、个人评审的时间周期，计量单位为小时； （3） 评审会议的时间周期，计量单位为小时； （4） 个人评审发现的缺陷个数，计量单位为个； （5） 评审会议发现的缺陷个数，计量单位为个； （6） 缺陷总数=在评审会上确定的缺陷个数； 排除了不是缺陷的发现，以及各位专家重复的发现。

3、里程碑管控：采用迭代式开发，验证过程执行效果。关键实践示例：需求追溯表（RTM）、同行评审记录等。度量与持续改进 过程性能指标：需求稳定性、缺陷移除效率等。改进闭环：定期召开过程改进会议，分析度量数据并优化流程。

4、基线：项目中的一个重要阶段，通过正式评审并作为后续工作的基准。 工作量估算：预估开发所需的人员工作量，影响项目质量和效率。 量化管理：以量化指标指导项目全程，确保管理的准确性。 度量：对项目状态或特性进行测量，如功能点、代码行等。 度量分析：根据度量数据评估项目风险和成果。

5、主要职责包括收集、统计、分析度量数据，以支持管理信息需求。过程改进在CMMI中主要是EPG的职责。但事实上，QA更接近于过程实施的环境，更了解过程运行的情况，也就更容易发现“木桶中最短的那块”。同时，QA也是改进过程试施的重要推动力量。

6、CMMI V0版本则精简为20个实践域，依然覆盖原因分析与解决、配置管理、决策分析与解决方案、估算、治理、实施设施、管理效能与度量、监督和控制、组织级培训、过程资产开发、过程管理、产品集成、计划、过程质量保证、同行评审、需求开发与管理、风险和机会管理、供应商合同管理、技术解决方案、验证与确认。