CMMI CMMI-DEV v2.0
核心思想
CMMI-DEV v2.0（能力成熟度模型集成-开发 V2.0）是由CMMI研究院开发的全球公认的过程改进最佳实践框架。它提供了一套集成的、可扩展的最佳实践，帮助组织提升其开发、服务和采购活动的性能和成熟度。
CMMI-DEV v2.0核心思想
1. 实践域模型
CMMI-DEV v2.0采用20个实践域（Practice Areas）覆盖开发全生命周期，每个实践域代表一组最佳实践的集合。实践域分为四个类别： - Managing（管理）：7个实践域，关注项目和组织管理 - Enabling（使能）：4个实践域，提供基础设施和支持 - Doing（执行）：5个实践域，涵盖产品开发和交付 - Improving（改进）：4个实践域，驱动持续改进
2. 能力等级（Capability Levels）
每个实践域从CL0（未完成）到CL4（优化）的能力等级 progression： - CL0 未完成：未完全满足实践域目标 - CL1 已执行：满足实践域目标 - CL2 已管理：在项目范围内得到管理 - CL3 已定义：在组织范围内标准化 - CL4 量化管理：使用统计方法管理
3. 成熟度等级（Maturity Levels）
组织从初始级到优化级的5级成熟度路径： - ML1 初始级：过程混乱，成功依赖个人 - ML2 已管理级：项目过程可预测 - ML3 已定义级：组织过程标准化 - ML4 量化管理级：基于数据的量化管理 - ML5 优化级：持续改进和创新
4. 过程性能（Process Performance）
通过量化管理实现可预测的过程性能，建立过程性能基线（PPB）和过程性能模型（PPM），支持数据驱动的决策和改进。
CMMI-DEV v2.0相比v1.3的主要改进
- 简化结构：从20个过程域简化为20个实践域
- 能力等级：引入每个实践域的能力等级（0-4级）
- 敏捷兼容：更强调与敏捷和DevOps的兼容性
- 灵活实施：提供更灵活的实施路径和tailoring指南
- 关注价值：更强调业务价值对齐和ROI
适用场景
CMMI-DEV v2.0适用于： - 软件开发组织 - 系统集成企业 - 产品研发团队 - 希望提升过程能力的各种规模组织
核心原则
- 实践域模型：20个实践域覆盖开发全生命周期，分为管理、使能、执行、改进四个类别
- 五个成熟度等级：从初始级(ML1)到优化级(ML5)的渐进改进路径，每个等级都是稳定的改进平台
- 能力等级：每个实践域从CL0（未完成）到CL4（优化）的能力等级 progression，支持渐进式改进
- 业务目标对齐：过程改进与业务目标紧密对齐，关注ROI和价值交付，避免为了改进而改进
- 灵活实施：支持瀑布、敏捷、混合等开发方式，通过tailoring指南适应不同组织需求
- 量化管理：ML4+强调过程性能的量化分析和持续改进，建立过程性能基线和模型
- 最佳实践集成：整合了全球范围内经过验证的最佳实践，来自数千家组织的成功经验
- 持续改进文化：从ML1到ML5的改进路径培养组织持续改进的文化和能力
框架亮点
成熟度等级
CMMI使用五个成熟度等级来衡量组织的过程改进能力。每个等级代表一个稳定的过程改进平台，是达到下一等级的基础。
初始级
Initial Level
组织满足实践域的意图，但实践尚未完全实施。此时过程通常是混乱且不可预测的，成功主要依赖于个人能力和英雄主义行为。这是过程改进的起点，组织开始意识到需要建立规范的过程。
关键特征
- 过程是混乱且不可预测的
- 成功依赖于个人英雄主义
- 缺乏稳定的组织级过程
- 反应式而非主动式管理
- 文档和记录不完整
- 缺乏可重复的成功模式
重点领域
已管理级
Managed Level
项目已达到所选实践域的目标。项目经历了计划、执行和监控等过程，过程得到纪律化，并在项目生命周期内保持稳定。这是实现可预测项目绩效的关键里程碑。
关键特征
- 项目过程已计划并执行
- 雇佣有技能的人
- 获得满足目标的资源
- 相关方参与和监督
- 工作产品得到监控和控制
- 过程根据需要评估和验证
- 过程符合描述
重点领域
ML2是组织首次实现可预测的项目绩效，为更高成熟度等级奠定基础。
已定义级
Defined Level
组织已达到所选实践域的目标。组织级标准过程已建立并应用于所有项目，过程得到Tailoring以适应项目需求。这是实现组织级过程能力的关键里程碑。
关键特征
- 组织标准过程库已建立
- 项目过程基于组织标准过程tailoring
- 过程资产得到管理和维护
- 组织培训体系完善
- 过程在组织范围内一致
- 主动式管理而非反应式
重点领域
ML3实现了组织级的过程标准化，所有项目使用统一的标准过程体系。
量化管理级
Quantitatively Managed Level
组织已达到所选实践域的目标，并使用统计和其他量化技术管理质量和过程性能。过程性能可预测，量化目标得到满足。这是实现数据驱动管理的关键里程碑。
关键特征
- 质量和过程性能得到量化管理
- 使用统计方法分析过程性能
- 建立过程性能基线和模型
- 预测项目绩效
- 量化目标的可预测性
- 基于数据的决策
重点领域
ML4实现了基于数据的量化管理，组织能够准确预测和掌控过程性能。
优化级
Optimizing Level
组织已达到所选实践域的目标，并持续改进过程性能。组织通过创新和根本原因分析实现持续改进，不断突破现有性能水平。这是实现卓越运营的关键里程碑。
关键特征
- 持续改进是组织文化
- 根本原因分析消除缺陷根源
- 创新推动性能突破
- 最佳实践在组织内分享
- 主动识别和消除浪费
- 追求卓越是常态
重点领域
ML5代表了过程改进的最高境界，组织持续追求卓越并不断创新。
成熟度改进路径
组织需要逐级提升，每个成熟度等级都是达到下一等级的基础