西门子S7-200全国授权一级供货商
经验工厂不能单纯基于小型的、已验证的实验。人们需要观察实际应用中的意见、概念、流程等，从中得到启发，加之理性的判断，以此为基础建立经验工厂。
只有当我们知道如何从观察中学习，并且结合案例研究与对照试验的结果（实验结果比我们的看法更容易发表），我们才能继续应用、观察、学习这程。我们也触及到现成构到目标明确的、可修改的技术包的重要性，比如通用代码组件或者可针对具体项目修改的技术。我们的实验结果需要在环境中使用，并且需要不断地根据我们的经验改变环境。技术转移包括一个新的组织构架、实验和循序渐进的文化改缺陷类型，甚至是随着时间的代码增长。这些变量向我们提供关于环境的见解，启发我们应该着重改进哪些方面，并且让我们更好地理解项目之间的相同与不同之处。我们使用实验范式来分析软件开发研究，即实验的设计、评估、反馈对于学习都至关重要。分析方法的变迁用一致性和支持工具的缺乏迫使我们不得不手动采集数据。我们与开发人员分享中间结果，以便他们提出反馈，修正错误的理解，并且提出更好的方法采集数据。随着时间的推移，我们使用GQM手动采集的数据越来越少，我们把数据采集直接嵌入到开发流程中，这样数据更加准确，开销更少，并且使我们能够评估流程的一致性。通过开发人员与实验工作人员的互动，我们获取了开发人员经验的详细信息，为局部需求和目标提供有效反馈。然后，通过普遍的信息反馈流程合并对照试验与案例研究，对特定方法技术提供更正规的分析。简而言之我们从事的是探索性研究，我们比很多科学都更多地依赖于方法和技巧的实证应用。在1976年，几乎没有关于软件工程的实证研究，而建立一个研究软件开发的实验室更是前所未有的。
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该实验室的建立提供们首先对新技术进行实验，以研究流程应用与相应产品特征之间的关系。这些技术的选择是基于我们在SEL中观察到的各类问题，同时以特定的目标为对象，比如小化缺陷。为了识别需求中的问题，我们开发了一系列阅读技巧了一个良好的学习环境，在实验室中，人们设计并运用潜在的解决方案、检验其有效性、从中总结经验，从而优化员紧密交流，这是一个开发人员和管理人员组成的团队，他们性格各异，拥有不同的职责和目标。以上这些起初，我们试图使用已经存在的一些模型来帮助我们理解环境（比如雷利波曲线或是MTTF模型）。结果我们发现它们并不合适，要么因为它们的定义是服务于相对更大型的项目（以100KLOC为单位），要么就是使用它们的时间点并不符合我们的需要。所以我们开始用自己的数据设计适合于自身环境的模型。我们需要更好地理解和表征环境、项目、流程等，因为我们无法使用别人从其他环境中提取的模型特质使其成为进行实证研究的沃土。实验室各方面的平衡创造了一个理想的学习环境，大家通过彼此合作及反馈可以相互学习。
从1976年到2001年，我们在不断犯错中学到了很多。所犯下的错误包括：在全面认识环境之前就妄下断言；是数据主导，而非目标主导或是模型主导；用其他环境下得出的模型解释我们的环境。
浔之漫智控技术（上海）有限公司（xzm-wqy-sqw）
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学习的进化流程是渐进的而非跃进的。利用每次学习的经历，我们试图把学习到的知识运用到流程模型，产品与组织机构上。开始就是如此。随着对执行流程的观察，我们久而久之用所得到的知识改进了每个步骤之后终形成了这个方法。之后我将会讨论步骤的改进以及得到的启发，在这里，正式实验对主要理念的证明只起到支持的作用。
整个学习流程跨越25个年头，本章中我将集中介绍前20年的研究所得。虽然它们之间存在角色重叠，我的讨论将覆盖QIP中的6个步骤。对于每一个案例，我会介绍我们在应用科学方法时得到的经验教训，以及我们在NASA/GSFC的飞行动力学部门中改进软件开发时得到的经验。
从1976年起，我们进行了如下一些活动，对应于质量改进范式的6个步骤：表征、设立目标、选择流程、执行流程、分析、封装。
SEL请大学研究人员验证高风险的方案。我们建立模型并测试假设。同时我们开发技术、模型和理论来解决问题，从而了解哪些方案是有用的。我们在应用
中借鉴他人的方案，也研究出一些自己的方案。实验室的研究就是如此进行的。
我们重要的发现是如何把科学方法运用于软件领域，即如何从概念运用、案例研究、以及对照实验的反馈信息中得到启发从而改进特定环境中的软件开发流程。非正式的反馈指导我们应该关注案例研究与实验中的哪些部分，同时我们也出乎意料地从非正式的反馈中得到了关键的启发。解决方案。实验室活动只限于一个特定领域，由的开发人员参与，同时得到当地机构的鼎力支持。研究团队与实际开发人
多样性是我们在软件工程中运用科学方法时的一个重要方面。对于一种流程，我们需要验证它在不同的环境下的表现，才能更好地理解流程背后的理念以及它们之间的相互作用。随着时间的推移，我们还需要考虑所有的环境变量。如果没有在不同地点、由不同人对流程进行应用的话，很多环境变量的影响根本无法体现出来。
仅靠一个团队绝不足以建立这样的理论体系。作为一门庞大的科学，它需要依靠团队之间的合作。研究结果也需要被高效地共享，比如可以建立一个存放不断完善中的模型以及经验教训的知识库，研究人员可以使用和更新其中的内容。