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Package‘CC’October12,2022Title Control ChartsVersion1.0Author W.J.BraunDescription Tools for creating and visualizing statistical process control charts.Con-trol charts are used for monitoring measurement processes,such as those occurring in manufac-turing.The objective is to monitor the history of such processes andflag outlying measure-ments:out-of-control signals.Montgomery,D.(2009,ISBN:978-0-470-16992-6)con-tains an extensive discussion of the methodology.LazyLoad trueLazyData trueZipData noMaintainer W.John Braun<*****************>License GPL(>=2)NeedsCompilation noRepository CRANDate/Publication2019-08-2708:20:02UTCR topics documented:diffrange (2)d_2 (3)d_3 (4)LRCC (5) (6)RCC (6)rr (7)rrCC (8)xbarCC (9)xbarRCC (10)xCC (11)xLRCC (12)Index1312diffrange diffrange difference of rangeDescriptionThis function computes the length of the range of a sample.Usagediffrange(x)Argumentsx a numeric vectorValuea numeric objectAuthor(s)W.J.BraunReferencesMontgomery,D.C.(2000)Introduction to Statistical Quality Control,WileySee AlsoRCC,xbarRCCExamplesx<-rnorm(10)diffrange(x)d_2range factorsDescriptionThe sample range R is a biased estimator for the population standard deviation.For a normally distributed sample of size n,R/d2(n)is unbiased.Usaged_2(n)Argumentsn the sample sizeValuea numeric value representing the multiplier to render R unbiasedAuthor(s)W.J.BraunReferencesMontgomery,D.C.(2000)Introduction to Statistical Quality Control,WileySee Alsod_3Examplesx<-rnorm(10,sd=3)R<-diff(range(x))R/d_2(10)#expected value of this is3d_3range factorsDescriptionThe sample range R is a biased estimator for the population standard deviation of R.For a normally distributed sample of size n,d_3(n)R is an unbiased estimator of the standard deviation of R.Usaged_3(n)Argumentsn the sample sizeValuea numeric value representing the multiplier to render R unbiased for the standard deviation of RAuthor(s)W.J.BraunReferencesMontgomery,D.C.(2000)Introduction to Statistical Quality Control,WileySee Alsod_2Examplesx<-rnorm(10,sd=3)R<-diff(range(x))d_3(10)*R#expected value of this is(V(R))^{1/2}LRCC5 LRCC Lowess-Range-ChartDescriptionTrial limits for the Lowess-Range Chart,and an estimator of the process standard deviation.This chart is appropriate for subgroups of size1.UsageLRCC(x,sigma,plotit=FALSE)Argumentsx a numeric vector containing the process measurementssigma(optional)the standard deviation of the measurementsplotit logical value indicating whether a plot should be producedValuean estimate of the standard deviation and a plot of the chartAuthor(s)W.J.BraunReferencesBraun,W.J.(2002)The LR-chart:An Alternative to the MR-chart.See AlsoxbarRCCExamplesLRCC(rnorm(10))6RCC Plot Shewhart Control ChartsDescriptionThis function plots control charts of various types.Usage##S3method for class CCplot(x,start=1,...)Argumentsx Object of class"CC"start Index offirst plotted point...Arguments to be passed to methods,such as graphical parameters(see’par’).This method also accepts the argument’start’which specifies the index offirstplotted point,which is1L by default.Valuea plot of control charts for variability and locationAuthor(s)W.J.BraunReferencesMontgomery,D.C.(2000)Introduction to Statistical Quality Control,WileyRCC R Chart ParametersDescriptionThis function computes control limits for R-charts,optionally revising them in the case that ranges plot out of the trial control limits.UsageRCC(R,n,k=3,sigma)rr7ArgumentsR a numeric vector consisting of the subgroup rangesn the subgroup sizek the control chart parameter governing the width of the control limitssigma(optional)an estimate of the in-control standard deviationValuea list consisting of the upper and lower control limits and the centerlineAuthor(s)W.J.BraunReferencesMontgomery,D.C.(2000)Introduction to Statistical Quality Control,WileySee AlsoExamplesx<-matrix(rnorm(120,sd=3),ncol=12)x.R<-xbarRCC(x)plot(x.R)x.R<-xbarRCC(x,newdata=rnorm(12))plot(x.R)rr Baseline Heart Rate SummariesDescriptionDaily averages and variances for2minute records of R wave-to-R wave(RR)intervals for a single male individual.Measurements were recorded during the summer of2018.Usagedata(rr)FormatA data frame with76observations on the following2variables.Avg Daily averagesVar Daily variances8rrCCExamplessapply(rr,mean)rrCC Individuals Charts Parameters for Baseline RR Mean and VariabilityDescriptionThis function computes control limits for the x-charts for the mean and standard deviation(recipro-cal)of R wave to R wave values for heart rate,optionally revising them in the case that individual sample means and/or ranges plot out of the trial control limits.UsagerrCC(RR,k=3,revise=TRUE,newdata)ArgumentsRR a data frame with2columns,thefirst containing rr averages and the second containing rr variancesk the control chart parameter governing the width of the control limitsrevise if TRUE,mu and sigma are estimated using only range values that plot inside the trial control limitsnewdata a2column matrix consisting of data from new subgroups,with averages in the first column and variances in the second columnValuean object of class"CC"Author(s)W.J.BraunReferencesMontgomery,D.C.(2000)Introduction to Statistical Quality Control,WileySee AlsoExamplesrr.xLR<-rrCC(rr)plot(rr.xLR)xbarCC9 xbarCC xbar Chart ParametersDescriptionThis function computes control limits for the xbar charts,optionally revising them in the case that individual sample means plot outside the trial control limits.UsagexbarCC(xbar,n,sigma,k,mu)Argumentsxbar a numeric vector consisting of the subgroup averagesn the subgroup sizek the control chart parameter governing the width of the control limitssigma an estimate of the in-control standard deviationmu(optional)an estimate of the in-control meanValuea list consisting of the upper and lower control limits and the centerline.Author(s)W.J.BraunReferencesMontgomery,D.C.(2000)Introduction to Statistical Quality Control,WileySee AlsoExamplesx<-matrix(rnorm(120,sd=3),ncol=12)x.R<-xbarRCC(x)plot(x.R)x.R<-xbarRCC(x,newdata=rnorm(12))plot(x.R)10xbarRCC xbarRCC Computing xbar and R-chart ParametersDescriptionThis function computes control limits for the xbar and R-charts,optionally revising them in the case that individual sample means and/or ranges plot out of the trial control limits.UsagexbarRCC(qc.obj,k=3,sigma,mu,revise=TRUE,newdata)Argumentsqc.obj an object of class CCk the control chart parameter governing the width of the control limitssigma(optional)an estimate of the in-control standard deviationmu(optional)an estimate of the in-control meanrevise if TRUE,mu and sigma are estimated using only range values that plot inside the trial control limitsnewdata an n-vector or matrix having n columns,consisting of data from new subgroups Valuean object of class"CC"Author(s)W.J.BraunReferencesMontgomery,D.C.(2000)Introduction to Statistical Quality Control,WileySee AlsoExamplesx<-matrix(rnorm(120,sd=3),ncol=12)x.R<-xbarRCC(x)plot(x.R)xCC11 xCC x-Chart ParametersDescriptionThis function computes control limits for the x-charts,optionally revising them in the case that individual values plot outside the trial control limits.UsagexCC(x,sigma,k=3,mu,newdata)Argumentsx a numeric vector consisting of the subgroup averagesk the control chart parameter governing the width of the control limitssigma an estimate of the in-control standard deviationmu(optional)an estimate of the in-control meannewdata(optional)new observationsValuea list consisting of the upper and lower control limits and the centerline.Author(s)W.J.BraunReferencesMontgomery,D.C.(2000)Introduction to Statistical Quality Control,WileySee Also12xLRCC xLRCC Computing x and LR-chart ParametersDescriptionThis function computes control limits for the x and LR-charts,optionally revising them in the case that individual sample means and/or ranges plot out of the trial control limits.UsagexLRCC(qc.obj,k=3,sigma,mu,revise=TRUE,newdata)Argumentsqc.obj an object of class CCk the control chart parameter governing the width of the control limitssigma(optional)an estimate of the in-control standard deviationmu(optional)an estimate of the in-control meanrevise if TRUE,mu and sigma are estimated using only range values that plot inside the trial control limitsnewdata an n-vector consisting of data from new subgroupsValuean object of class"CC"Author(s)W.J.BraunReferencesMontgomery,D.C.(2000)Introduction to Statistical Quality Control,WileySee AlsoExamplesrr.xLR<-xLRCC(rr$Avg)plot(rr.xLR)Index∗datasetsrr,7∗hplot,6∗modelsd_2,3d_3,4diffrange,2LRCC,5RCC,6rrCC,8xbarCC,9xbarRCC,10xCC,11xLRCC,12d_2,3,4d_3,3,4diffrange,2LRCC,5,6RCC,2,6rr,7rrCC,8xbarCC,9xbarRCC,2,5,10xCC,11xLRCC,1213。
ProcessOn绘图指南一、引言作为一名IT从业者，不仅要有扎实的知识储备，出色的业务能力，还需要具备一定的软实力。
软实力体现在具体事务的处理能力，包括沟通，协作，团队领导，问题的解决方案等，这些能力在关键时刻比硬性的技术水平更能体现一名工程师的价值，它决定了IT职业生涯的高度和视野。
而本文所分享的绘图能力，与其说是软实力，不妨说是基本功。
无论从事的是开发、运维、通信，甚至产品经理，交互设计、运营这些有交集的岗位，都会在工作中用到。
因为在计算机的世界里，大多数场景都是抽象的，当我们在描述他们的时候，一定是通过其实现原理和机制，抽象出一个行为逻辑，最后再具象到一张图。
想象一下，当我们在浏览器中输入了一个地址，在敲击回车之后，所发生的一切是多么地复杂，如果能拍成电影，那么可以取名叫《一个数据包的奇幻漂流》。
如果你能够以具象的画面来表述一个计算机世界中发生的一个场景，那很好，说明你的思路清晰，对原理的理解非常透彻，然后你要做的工作就像导演创作分镜一样，将它们体现在画纸上。
这是一种所谓抽象思维的能力，最好的锻炼方式之一便是画图。
很多时候，我们会觉得说不清楚，一旦你发现说不清楚，那么我们就可以用画图来说明，这些图包含了你想要表达的思想或者逻辑，而不是一个画得非常逼真的主机箱。
因此，在工作学习中，养成画图的习惯，把复杂模糊的文字描述转换成一张清晰直白的图，不仅可以降低许多沟通的成本，还可以锻炼个人的抽象思维能力。
下图（重新绘制）取自Jesse James Garrett 的《用户体验的要素：以用户为中心的Web设计》一书中的用户体验模型，可以说整本书就是围绕这张图展开论述的，是很多产品经理的入门经典书籍。
从2000年3月初次发布到网上以来，Jesse所绘制的这个模型已经被下载了2万多次。
事实上，用户体验是一种非常抽象的东西，所谓大师就是具备这样的能力，将极为抽象的思想，投射到一个简单的二维空间上，表现为具象的图表，从而形成具有逻辑的信息，这就是真正意义上的深入浅出。
process的模型选择手册在选择合适的流程模型之前，我们首先需要了解什么是流程模型。
流程模型是软件开发中的一种规范或者范例，用于指导项目开发的整体过程。
不同的流程模型适用于不同的项目类型和开发需求。
本篇文章将介绍几种常见的流程模型，并且分析它们的优缺点，帮助读者选择适合自己项目的流程模型。
1. 瀑布模型瀑布模型是最早也是最常见的流程模型之一。
它将软件开发过程划分为一系列线性的阶段，包括需求分析、设计、编码、测试和维护等。
每个阶段都有明确的输入和输出，并且只有上一个阶段完成后才能进入下一个阶段。
瀑布模型非常适合对需求变动不大的项目，同时也适合那些需要准确定义需求和开发计划的项目。
然而，瀑布模型的缺点是一旦进入下一个阶段，很难返回前一阶段进行修改，这对于需求变动较大的项目而言可能会导致问题。
2. 增量模型增量模型是一种逐步迭代的模型，它将整个开发过程分解为多个小的增量阶段。
每个增量可以独立进行设计、开发和测试，并且每个增量都是在上一个增量的基础上进行迭代和扩展。
增量模型适用于需求较为复杂或者变动频繁的项目，因为它可以快速响应变化，并且在每个迭代中都可以获取用户的反馈。
然而，增量模型的缺点是可能会增加一些额外的成本和调试难度，因为在每个迭代中都需要进行集成和测试。
3. 原型模型原型模型是通过创建一个初步的、粗糙的版本（原型）来帮助理解用户需求和设计系统。
原型模型可以是一个简单的界面、一个模拟的交互过程或者一个示意图。
通过与用户进行反复的交流和测试，可以逐步改进和完善原型，直到满足用户需求为止。
原型模型适用于对需求理解较为模糊或者不确定的项目，因为它可以帮助澄清需求，并获取用户的直接反馈。
然而，原型模型的缺点是可能会增加一些额外的开发时间和成本。
4. 迭代模型迭代模型是一种将开发过程划分为多个迭代周期的模型。
每个迭代周期包括需求分析、设计、编码、测试和评审等阶段。
在每个迭代周期结束后，可以对已完成的功能进行交付并进行用户反馈和评估。
引言：在软件工程领域，过程设计是一项重要的工作，它涉及到软件开发过程中的各个环节和方法，以确保项目的成功交付。
随着技术的不断发展，出现了许多工具来帮助软件工程师进行过程设计。
在本文中，我们将探讨几个在软件工程中常用的过程设计工具，包括流程图、时序图、状态转换图、数据流图和用例图。
概述：过程设计是软件工程中非常重要的一环。
它涉及到制定清晰的计划，确定所需的功能和特性，以及设计各个阶段的活动和过程。
在过程设计中，工具可以帮助软件工程师更好地理解和表达需求，优化项目进程并保证交付质量。
正文内容：1.流程图（Flowchart）1.1定义：流程图是一种图形表示方法，用于描述系统或程序的流程和控制逻辑。
1.2主要应用：流程图可以帮助软件工程师清晰地表示系统或程序中的各个步骤和分支，有助于发现潜在的问题和优化流程。
1.3示例：流程图的基本符号包括开始/结束符号、处理符号、判断符号和连接符号。
通过连接这些符号，可以构建一个清晰的流程图，展示系统或程序的流程和控制逻辑。
2.时序图（SequenceDiagram）2.1定义：时序图是一种用于描述对象之间交互的图形表示方法，特别适用于描述系统中的时序和消息传递。
2.2主要应用：时序图可以帮助软件工程师清晰地表示系统中各个对象之间的交互方式和时序关系，有助于分析系统的整体结构和优化通信过程。
2.3示例：时序图通过箭头表示消息的发送和接收，以及参与交互的对象。
通过时序图，软件工程师可以更好地理解系统中的对象之间的时序关系和通信过程。
3.状态转换图（StateTransitionDiagram）3.1定义：状态转换图是一种用于描述对象状态和状态之间转换的图形表示方法，特别适用于描述系统中对象的行为。
3.2主要应用：状态转换图可以帮助软件工程师清晰地表示系统中对象的状态和状态之间的转换，有助于分析系统的行为和优化状态转换过程。
3.3示例：状态转换图通过状态表示和过渡表示来描述对象的状态和状态之间的转换。
流程建模规范编写校对审核批准XXXX有限公司目录1. 1.概述 (1)1.1.目的和意义 (1)1.2.利用说明 (1)1.3.内容介绍 (1)1.4.建模方式 (1)2.预备工作 (1)2.1.系统登岸 (1)2.2.组结构标准 (2)2.2.1.主组组结构 (2)2.2.2.第一层组结构 (2)2.2.3.第二层组结构 (2)2.2.4.第三层组结构命名标准： (3)2.2.5.第四层流程模型命名标准： (3)2.3.图形标准 (3)2.3.1.打印输出 (3)2.3.2.打印比例和方向 (4)2.3.3.模板 (4)2.3.4.连线、网格的设置 (5)2.3.5.图形整洁 (6)2.3.6.图形比例 (6)3.建模标准 (6)3.1.企业总图 (6)3.1.1.创建模型 (6)3.1.2.新建或利用显现复制为模型添加对象 (7)3.1.3.连接已添加的对象 (7)3.1.4.为模型保护特性： (8)3.1.5.为对象保护特性： (8)3.2.组织图 (8)3.2.1.模型概述 (8)3.2.2.模型创建 (9)3.2.3.对象描述 (9)3.2.4连线关系 (10)3.3.数据表单 (11)3.3.1.模型概述 (11)3.3.2.模型创建 (11)3.3.3.对象描述 (11)3.3.4.连线关系 (12)3.3.5.为对象保护特性 (12)3.4.应用系统类型图 (13)3.4.1.模型概述 (13)3.4.2.模型创建 (13)3.4.3.对象描述 (13)3.5.流程总图 (13)3.5.1.模型概述 (13)3.5.2.模型创建 (14)3.5.3.对象描述 (14)3.5.4.连线关系 (14)3.6.功能树图 (14)3.6.1.模型概述 (14)3.6.2.模型创建 (14)3.6.3.对象描述 (15)3.6.4.连线关系 (15)3.6.5.模型概述 (15)3.6.6.模型创建 (15)3.6.7.对象描述 (16)3.6.8.连线关系 (16)3.6.9.模型概述 (16)3.6.10.模型创建 (17)3.6.11.对象描述 (17)3.6.12.连线关系 (17)3.7.功能分派图 (18)3.7.1.模型概述 (18)3.7.2.模型创建 (19)3.7.3.对象描述 (19)3.7.4.连线关系 (19)4.流程分级 (20)5.职能带 (20)5.1.组织单元 (21)5.2.职位 (21)5.3.组 (21)5.4.功能 (22)5.5.事件 (22)5.6.文档 (22)5.7.连线 (23)5.8.逻辑关系 (24)5.9.图形布局 (25)附录符号说明表 (27)1. 1.概述1.1.目的和意义建模工作是业务流程治理信息系统信息初始化的要紧工作。
process的模型选择手册Process的模型选择手册 在组织中，有效的流程管理对于提高运营效率和质量至关重要。
选择适合的流程模型是实现这一目标的关键步骤之一。
本文将介绍关于如何选择适合的流程模型的手册，以帮助组织做出明智而有远见的决策。
1、了解需求 在选择流程模型之前，首先要了解组织的具体需求。
这包括了解组织的目标、规模、行业背景、特殊需求等。
不同的组织有不同的需求，因此选择最合适的流程模型需要充分的了解组织现状和未来发展方向。
2、了解各种流程模型 在选择流程模型之前，必须对各种不同的流程模型有充分的了解。
常见的流程模型包括瀑布模型、敏捷模型、迭代模型和融合模型等。
了解它们的优缺点以及适用领域，可以帮助我们做出明智的选择。
瀑布模型是最传统的流程模型之一，它适用于需求明确且变动较少的项目。
它以严格的顺序和阶段为特点，每个阶段之间有明确的交付物。
敏捷模型是近年来流行起来的一种模型，它适用于需求频繁变动和灵活性要求较高的项目。
敏捷模型强调快速迭代和灵活响应需求的能力。
迭代模型是在瀑布模型的基础上发展而来的一种模型，它将项目划分为若干个小型的迭代周期，每个周期可以看作是一个小型的瀑布模型。
这种模型在大型项目的管理中比较常见。
融合模型则是将不同的流程模型元素进行组合，以满足特定项目的需求。
这种模型可以根据项目特点进行个性化定制，融合各种流程元素以达到最佳效果。
3、评估流程要素 在选择合适的流程模型时，还需要评估组织的流程要素。
流程要素包括项目规模、复杂度、风险和资源限制等。
这些要素对于选择适合的流程模型至关重要。
例如，对于大型而复杂的项目，瀑布模型可能更合适，而对于小型但需求变动频繁的项目，敏捷模型可能更适用。
4、考虑项目特点 每个项目都有其独特的特点和需求，选择适合的流程模型需要考虑这些因素。
例如，项目涉及的技术、团队规模、组织文化等。
这些因素都会对流程模型的选择产生影响。
5、需求管理 流程模型的选择还需要考虑需求管理的能力。
Processist流程建模规范V1.0（简洁版）Processist流程建模规范V1.0目录一、流程图语言要素规范 (3)二、流程图表达规范 (6)三、流程建模说明 (9)一、流程图语言要素规范绘制流程图需要有统一的语言规范，以保证所有绘制的流程图能够采用共同的表达方式，这是流程协同、共享、讨论的基础。
1.活动：活动是构成流程的最基本单位，表示动作。
一般表达是“动词+名词”的方式，例如“检测样品”。
也可以是动词的方式，比如“审批”，为了区别不同的动作，尽量避免直接用“审批”这样的动作表述来表示活动，而表示成“审批采购单”。
如果有多个相同的动作而发出者和内容不同，那么在一个流程中通常加以注释而表述成“审批采购单（1）”和“审批采购单（2）”。
2.流程线：流程线是用来连接流程活动和其他元素的连接器，在流程图上是带有箭头的实线，表达流程执行的顺序和路径。
3.输入和输出：输入和输出是活动的对象，前一个活动的输出是后一个活动的输入。
活动在流程图上通过流程线连接起来，而现实的活动是通过输入输出关联起来的。
输入是活动的起因，输出是活动的结果，通常是物品、文本、信息等。
输入输出用名词来表达，在流程图上写在流程线上。
4.角色：角色是实施活动并对活动结果负责的岗位、部门、公司或系统，通常应该定义到岗位，以保证能够使活动的责任落实到具体的岗位。
多数活动的角色能够定义到岗位，也有部分角色不能和岗位对应，例如报销流程中的“报销申请人”，不能定义到具体特指的岗位。
所以角色的范围大于岗位。
在角色中也可以表达系统，这是为统计哪些流程在IT系统中实现提供方便，但是系统应该放在角色的下面。
例如“输入客户信息”这个活动，第一角色是“客服专员”，第二角色是“ERM”系统。
5.注释：可以是执行该活动的规则和说明，也可以是对该活动的一个经验积累。
可以把执行这个活动的简短的经验和说明作为一个记录的内容放在注释里，也可以作为文档的形式放在附件里。
processinstance的生成规则当一个流程定义被启动时，将会创建一个流程实例（Process Instance）。
流程实例是流程定义的一个具体执行过程，可以看作是流程定义的一个具体案例。
生成规则指的是创建流程实例的规则，下面是一些相关参考内容。
1. 流程定义中的开始事件：流程定义中通常会包含一个开始事件，它是一个特殊的节点，表示流程的起点。
当启动流程实例时，会从开始事件开始执行流程。
可以参考以下定义流程实例的规则：- 流程实例是从流程定义中的开始事件开始生成的。
- 每个流程定义只能启动一个流程实例。
- 启动流程实例时，所有的变量和参数将会被初始化。
2. 流程实例的唯一标识：每个流程实例都有一个唯一的标识，可以用来区分不同的实例。
这个标识通常是一个字符串或者数字，可以根据需要进行自定义。
一般而言，生成流程实例的规则如下：- 流程实例的唯一标识是在启动流程实例时生成的。
- 可以通过唯一标识来查询、管理和操作流程实例。
3. 流程实例的生命周期：一个流程实例从开始到结束，会经历不同的状态，如启动、运行中、暂停、完成等。
生成流程实例的规则包括以下内容：- 流程实例的状态是根据流程定义的执行情况生成的。
- 可以通过查询流程实例的状态来了解流程的进度和执行情况。
4. 调度器和执行器：在某些情况下，流程实例的生成可能需要依靠调度器和执行器来进行管理。
调度器负责根据一定的规则生成流程实例，而执行器则负责具体执行流程定义中的各个节点。
生成流程实例的规则可以参考以下内容：- 调度器可以根据一定的时间规则或事件触发条件来生成流程实例。
- 执行器负责按照流程定义的顺序执行各个节点，直到流程实例完成。
5. 流程实例的关联关系：流程实例可以与其他实体进行关联，如任务、变量、历史记录等。
生成流程实例的规则包括以下方面：- 流程实例可以与多个任务、变量和历史记录进行关联。
- 关联关系在流程定义中可以设定，可以根据需要进行配置。
Title: Process模型选择手册一、引言在软件开发过程中，选择合适的开发模型对项目的成功至关重要。
不同的项目需要不同的开发模型来适应其特定的需求和要求。
本文将介绍几种常见的软件开发模型，以及它们适用的场景和特点，帮助读者选择合适的模型来进行软件开发。
二、瀑布模型1. 瀑布模型是一种线性的开发模型，将软件开发过程分为需求分析、系统设计、实现、测试和维护五个阶段。
2. 瀑布模型适用于需求相对稳定、技术可行性已经验证的项目。
开发过程中各个阶段相对独立，每个阶段完成后才进入下一个阶段。
3. 瀑布模型的优点是结构清晰，易于管理和跟踪。
但同时也存在无法应对需求变更、进度无法估计准确等缺点。
三、迭代模型1. 迭代模型通过将整个软件开发过程分为多个迭代周期来进行开发，每个迭代周期包括需求分析、设计、实现和测试。
2. 迭代模型适用于需求变化较快或者技术风险较高的项目。
每个迭代周期都可以产生可执行的软件产品，有助于及时发现和解决问题。
3. 迭代模型的优点是能够灵活应对需求变更，能够及时验证技术方案的可行性。
但同时也存在迭代周期过多导致管理复杂、成本和时间控制困难等缺点。
四、增量模型1. 增量模型是一种逐步增加功能的软件开发模型，每个增量都包括完整的软件系统功能。
2. 增量模型适用于时间紧迫、需要快速交付部分功能的项目。
同时也适用于复杂系统的开发，可以通过逐步增加功能降低风险。
3. 增量模型的优点是交付较早的产品、强调模块化开发，有利于风险管控。
但同时也存在需求变更导致重构成本增加、需求管理难度加大等缺点。
五、敏捷模型1. 敏捷模型是一种注重迭代、灵活应对需求变化的软件开发模型。
通过持续集成、自动化测试等实践来提高开发效率和质量。
2. 敏捷模型适用于需求变化频繁、项目复杂度不高的项目。
通过小团队、短周期的开发迭代来快速响应用户需求。
3. 敏捷模型的优点是高度灵活、能够快速适应需求变化，同时也能够提高开发团队的合作效率。
Processist流程建模规范V1.0目录一、流程图语言要素规范 (3)二、流程图表达规范 (6)三、流程建模说明 (9)一、流程图语言要素规范绘制流程图需要有统一的语言规范，以保证所有绘制的流程图能够采用共同的表达方式，这是流程协同、共享、讨论的基础。
1.活动：活动是构成流程的最基本单位，表示动作。
一般表达是“动词+名词”的方式，例如“检测样品”。
也可以是动词的方式，比如“审批”，为了区别不同的动作，尽量避免直接用“审批”这样的动作表述来表示活动，而表示成“审批采购单”。
如果有多个相同的动作而发出者和内容不同，那么在一个流程中通常加以注释而表述成“审批采购单（1）”和“审批采购单（2）”。
2.流程线：流程线是用来连接流程活动和其他元素的连接器，在流程图上是带有箭头的实线，表达流程执行的顺序和路径。
3.输入和输出：输入和输出是活动的对象，前一个活动的输出是后一个活动的输入。
活动在流程图上通过流程线连接起来，而现实的活动是通过输入输出关联起来的。
输入是活动的起因，输出是活动的结果，通常是物品、文本、信息等。
输入输出用名词来表达，在流程图上写在流程线上。
4.角色：角色是实施活动并对活动结果负责的岗位、部门、公司或系统，通常应该定义到岗位，以保证能够使活动的责任落实到具体的岗位。
多数活动的角色能够定义到岗位，也有部分角色不能和岗位对应，例如报销流程中的“报销申请人”，不能定义到具体特指的岗位。
所以角色的范围大于岗位。
在角色中也可以表达系统，这是为统计哪些流程在IT系统中实现提供方便，但是系统应该放在角色的下面。
例如“输入客户信息”这个活动，第一角色是“客服专员”，第二角色是“ERM”系统。
5.注释：可以是执行该活动的规则和说明，也可以是对该活动的一个经验积累。
可以把执行这个活动的简短的经验和说明作为一个记录的内容放在注释里，也可以作为文档的形式放在附件里。
活动经验性的注释是企业知识库的重要内容，能够使老员工的经验得到分享。
6.附件：附件可以挂接的东西很多，应用也比较广泛，与这个活动相关的表单、制度、标准文件、模板、示例等等都可以作为附件，但不建议挂接带有企业现实数据的过程性文档。
一般来讲，ＯＡ或工作流上面挂的是过程性文档。
这里挂的主要是标准性的文档，是告诉你这件事情该怎么做，而不是监控你怎么做，也不是执行的结果文档（除了示例以外）。
7．条款：条款是对于制度的细化，制度通过条款化能够形成条目和流程相关联，能够让制度落地在流程上，实现制度和流程的整合和统一。
条款化是一个复杂的过程，需要对企业的制度进行逐条的分解和优化，在流程管理的初期不建议企业使用这项功能。
8.下一层级：当需要对一个活动进行更细致的流程描述的时候，我们就需要将这个活动进行分解，我们把下一个层级的流程称为上一个层级的子流程。
企业流程的层级就是这样逐层分解而成的。
以上是对于一个流程活动而言的构成要素，其中活动、流程线、输入输出、角色是构成流程不可或缺的最基本要素。
此外还有很多用于构成流程图的要素，可以参照BPMN2.0的流程语言规范，这个规范比较复杂，内容很多，而我们通常使用的有下述几个：8．开始：表示流程的起始，外部或内部的因素引发了流程。
比如外部“客户需求”或者内部“质量问题”等。
9.结束：表示流程的终止，流程到了关闭的终点或者延伸到外部。
比如“产品交付完成”或者“文件存档”等。
10.流程链接：表示从一段流程跳转到另一段流程的链接符号。
流程链接在企业流程整体性的表达上是非常重要的，以为企业的现实流程不可能在一张图上完整表达出来，通过链接能够体现流程穿越职能部门和业务模块的端到端的特征。
11.区域：区域只是作为业务模块之间的关系说明，通常在L0层使用，只对分类有意义。
例如L0层通常分为：战略、运营、管理和支持区域。
12.活动编号：每个活动都在系统中被分配一个唯一的ID号，在页面上可以直观看到的第一个创建的活动分配为“1”，第二个创建的活动分配为“2”，在关系复杂的流程图中，这种编号只是为了活动的识别，并不能够完全代表流程现实活动的顺序。
只有活动有编号，判断符号是没有编号的。
13、增值链符号：增值链符号只在L0层用来表达价值链业务模块，属性相当于活动。
14.判断：表示流程在此经过是否的选择会形成不同的路径。
需要说明的是，判断表达一种逻辑而不是活动，因此判断前面的活动才是形成判断这个逻辑的具体动作。
比如，前面一个活动是“审批采购申请表”，后面一个判断为“是/否通过“，然后分成是、否的两条路径。
15.网关：此外还有网关，网关是在流程输入输出线上用来表达流程路径多种复杂条件和情况的逻辑符号，比如并行、聚合、多路等等。
判断是一种表达是否逻辑的单一网关。
在BPMN2.0的语言规范中对于流程图构成要素给出很多定义，还包括事件、泳道等等，这更多是面向开发人员的工具，在企业普遍实施的由管理和业务人员主导的流程梳理和呈现中，因为其复杂性一般不被采用，毕竟最好的传播语言一定是以简单为前提的。
流程图语言要素规范除了上述要素定义以外，还需要有统一的样式、模板、字体、颜色等，企业可以自行定义成为一种统一的风格。
二、流程图表达规范1.开始和结束的表达开始应该表达为触发流程的初始点或者外部条件，同样的，结束是整个流程终止或者延伸到企业外部。
在绘制企业流程全景的时候，开始多见于市场端，结束多见于客户端，在企业运营中并不多见。
企业中的多数流程的入口和出口应该是通过链接相互关联起来。
2.链接的表达：流程链接在流程图上的定义，是从一张流程图上的一个链接符跳转到另一个张流程图上的一个链接符，因此在构建流程链接的时候，必须保证两张流程图都预先设置的相应位置的链接符，才能实现流程的链接。
流程不能链接到当前流程图以及其自身以下层级子流程图，否则会出现死循环。
3.判断的表达：当流程需要判断时，通常需要使用判断符，判断符是对上个活动的输出物进行判断，语言表述为：“是/否XX”的格式。
判断符本身不表示活动，而前面一定是一个能够发起判断的动作，判断符号上没有编号。
情况1，一般沿着直线方向代表“是”，垂直方向为“否”，如下图所示：情况2，以审批为例，给直接领导审批时，如果不通过会返回修改，这是一个交互的过程，通常不需要判断符，如下图所示：情况3，以审批为例，如果不是给直接领导审批，或者审批不通过的时候需要反馈正式的文件通知，通常需要进行判断，如下图所示：情况4，在使用判断符过程中，如下图所示（图1、图2），两张图表达的意思一样，不同点在于，第一种（图1）多用于IT开发，在多重判断的情况下这种绘制方法会让流程图看起来非常复杂（比较精确，逻辑性强）。
第二种（图2）视觉上更简洁，尤其是出现多重判断分支时，多用这种方式来表达。
图1图2三、流程建模说明1.流程顶层框架定义流程顶层框架定义为L0层，参照APQC模型，分为战略、运营、管理与支持三个区域，各个区域由业务模块构成。
战略区域由战略管理、经营计划与分解等和公司整体战略相关的业务模块构成；运营区域由营销、采购、生产制造等公司主价值链业务模块构成；管理与支持区域由财务管理、人力资源管理等为主价值链提供管理支持的业务模块构成。
业务模块的属性等同于流程活动。
业务模块的划分坚持“穷尽且不相容”原则，既所有活动都必须能够被业务模块覆盖，并且所有的活动都只有唯一的归属业务模块。
2.流程架构规则在L0层之下，对各业务模块进行分解。
战略区域、管理与支持区域的业务模块可以向下分解成为更小的业务模块，最多可以分解到L2层，在L3层不应再有业务模块而应该是流程，也可以从L2层开始绘制流程。
运营区域业务模块可以在L1层开始直接分解为流程。
3.流程逐层分解的规则高层级流程提供下级流程的背景信息，同时也界定下级流程的范围。
即使有时我们只关注某一部分流程细节，但是也需要从最高层级流程开始思考描绘。
先绘制本层级的流程，然后再进行下一层级的细节描述、绘制。
同时，描绘流程某一层级时，需要仔细考虑流程的整体结构和布局。
高阶流程活动的输入和输出就是下级流程对外链接的接口。
4.流程绘图过程规则1）定义流程的名称在绘制流程之前，先定义该流程的名称。
在层级式的流程结构中，流程的名称依据上级流程中的业务活动而定。
2）定义流程的输入和输出整个流程的输入和输出就是上一级活动的输入输出。
3）流程线连接绘制流程线时将流程线拖动到活动框上，形成流程线与活动框之间无断点。
4）流程图页面布局流程图中流程活动以横向顺序展开为主，多分支的流程图以横向为主要方向。
为防止流程过大导致阅读混乱、复杂，建议流程图中活动不超过12个；因活动过多而不能在一层流程上展示时，应建立活动节点的下一层级流程，实现流程的层级式结构。
5）为活动添加角色每个活动必须有角色。
角色说明该活动的负责人，明确了谁将对该活动负责。
在为活动添加角色之前需要维护在系统中首先建立组织结构和岗位。
6）为流程添加附件信息执行该业务活动的前提：•明确有哪些文档、信息可以提供支持；•执行该业务活动的过程中需要完成哪些文档，需要到其他系统中执行什么操作；•该业务活动结束时应交付什么成果，以及该活动完成后的总体评价是什么。
系统可以在活动、输入、输出线上添加附件文档信息如word\PPT\excel；同时可进行系统之间的链接，从流程管理平台进入其他业务系统进行操作。
7）活动ID编码流程中每一活动可以用唯一编码识别。
系统按照绘画活动的顺序自动给活动编号，同时用户可以手动切换ID 号。
8）端到端的横向链接可以利用“流程图链接”把活动和流程图链接到一起，直接从一个活动框跳转到另一流程图。
既可以链接另一总图中的流程图，也可以链接同一总图中的流程图。
通过流程链接功能，实现流程的横向链接，实现了跨部门的流程，在整个组织中形成一个完整的流程体系。
