Les sociétés modernes dépendent de plus en plus sur les systèmes informatiques et ainsi, il y a de plus en plus de pression sur les équipes de développement pour produire des logiciels de bonne qualité. Plusieurs compagnies utilisent des modèles de qualité, des suites de programmes qui analysent et évaluent la qualité d'autres programmes, mais la construction de modèles de qualité est difficile parce qu'il existe plusieurs questions qui n'ont pas été répondues dans la littérature. Nous avons étudié les pratiques de modélisation de la qualité auprès d'une grande entreprise et avons identifié les trois dimensions où une recherche additionnelle est désirable : Le support de la subjectivité de la qualité, les techniques pour faire le suivi de la qualité lors de l'évolution des logiciels, et la composition de la qualité entre différents niveaux d'abstraction. Concernant la subjectivité, nous avons proposé l'utilisation de modèles bayésiens parce qu'ils sont capables de traiter des données ambiguës. Nous avons appliqué nos modèles au problème de la détection des défauts de conception. Dans une étude de deux logiciels libres, nous avons trouvé que notre approche est supérieure aux techniques décrites dans l'état de l'art, qui sont basées sur des règles. Pour supporter l'évolution des logiciels, nous avons considéré que les scores produits par un modèle de qualité sont des signaux qui peuvent être analysés en utilisant des techniques d'exploration de données pour identifier des patrons d'évolution de la qualité. Nous avons étudié comment les défauts de conception apparaissent et disparaissent des logiciels. Un logiciel est typiquement conçu comme une hiérarchie de composants, mais les modèles de qualité ne tiennent pas compte de cette organisation. Dans la dernière partie de la dissertation, nous présentons un modèle de qualité à deux niveaux. Ces modèles ont trois parties: un modèle au niveau du composant, un modèle qui évalue l'importance de chacun des composants, et un autre qui évalue la qualité d'un composé en combinant la qualité de ses composants. L'approche a été testée sur la prédiction de classes à fort changement à partir de la qualité des méthodes. Nous avons trouvé que nos modèles à deux niveaux permettent une meilleure identification des classes à fort changement. Pour terminer, nous avons appliqué nos modèles à deux niveaux pour l'évaluation de la navigabilité des sites web à partir de la qualité des pages. Nos modèles étaient capables de distinguer entre des sites de très bonne qualité et des sites choisis aléatoirement. Au cours de la dissertation, nous présentons non seulement des problèmes théoriques et leurs solutions, mais nous avons également mené des expériences pour démontrer les avantages et les limitations de nos solutions. Nos résultats indiquent qu'on peut espérer améliorer l'état de l'art dans les trois dimensions présentées. En particulier, notre travail sur la composition de la qualité et la modélisation de l'importance est le premier à cibler ce problème. Nous croyons que nos modèles à deux niveaux sont un point de départ intéressant pour des travaux de recherche plus approfondis. / As society becomes ever more dependent on computer systems, there is more and more pressure on development teams to produce high-quality software. Many companies therefore rely on quality models, program suites that analyse and evaluate the quality of other programs, but building good quality models is hard as there are many questions concerning quality modelling that have yet to be adequately addressed in the literature. We analysed quality modelling practices in a large organisation and identified three dimensions where research is needed: proper support of the subjective notion of quality, techniques to track the quality of evolving software, and the composition of quality judgments from different abstraction levels. To tackle subjectivity, we propose using Bayesian models as these can deal with uncertain data. We applied our models to the problem of anti-pattern detection. In a study of two open-source systems, we found that our approach was superior to state of the art rule-based techniques. To support software evolution, we consider scores produced by quality models as signals and the use of signal data-mining techniques to identify patterns in the evolution of quality. We studied how anti-patterns are introduced and removed from systems. Software is typically written using a hierarchy of components, yet quality models do not explicitly consider this hierarchy. As the last part of our dissertation, we present two level quality models. These are composed of three parts: a component-level model, a second model to evaluate the importance of each component, and a container-level model to combine the contribution of components with container attributes. This approach was tested on the prediction of class-level changes based on the quality and importance of its components: methods. It was shown to be more useful than single-level, traditional approaches. To finish, we reapplied this two-level methodology to the problem of assessing web site navigability. Our models could successfully distinguish award-winning sites from average sites picked at random. Throughout the dissertation, we present not only theoretical problems and solutions, but we performed experiments to illustrate the pros and cons of our solutions. Our results show that there are considerable improvements to be had in all three proposed dimensions. In particular, our work on quality composition and importance modelling is the first that focuses on this particular problem. We believe that our general two-level models are only a starting point for more in-depth research.

There are several critical success factors suggested for why agile software development projects succeed, including organisational and process factors. Although there are an increasing number of identified critical success factors, IT professionals lack the modelling techniques and the theoretical framework to help them meaningfully understand their influences. To solve this problem, this study developed a model by employing the following theories: Theory of Reasoned Action (TRA), Theory of Planned Behaviour (TPB), and Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) to create a fit model for agile software development projects. The research sought to answer the question: What are the critical success factors that influence the success of agile software development projects? The literature review considers the continued failure of agile and traditional software development projects which have led to the consideration of, and dispute over, critical success factors — the aspects most vital to a methodology’s success. Though TRA, TPB and UTAUT have previously been applied to agile methodologies, empirical models have not been completely integrated to develop a fit model. This research sought to fill this gap. Data was collected in South Africa through a web-based survey using structured questionnaires and an interview guide. Face-to-face interviews were done to identify the critical success factors in agile projects. The data was captured and analysed for descriptive statistics, convergent and discriminant validity, composite and internal reliability, and correlation in order to inform the structural equation modelling (SEM). SEM was used to test the research model and hypotheses to answer the research questions. The results informed development of a comprehensive model that could provide guidelines to the agile community. The study contributes towards understanding the critical success factors for agile projects. It examined direct, indirect and moderating effects, and the findings contribute towards developing a framework to be used by agile professionals. These key result shows that organisational factors have a great influence on performance expectancy characteristics. To ensure success of agile projects, managers are advised to focus on the effect of the organisation’s environment, culture and policies on performance and effort expectancy. / School of Computing / Ph. D. (Computer Science)

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Model-Driven Engineering a new software development paradigm concept. The paradigm predicts that software development core artifact ceases to be the code and becomes the models and software architecture. The concept does not come without impacts to the supporting structures of development. The way the software development process is seen, executed and structured is obliterated. Software engineering has been expanding the its boundaries, creating and tailoring settings, methods and structures to the new paradigm. Software quality is one of the boundaries of software engineering that is expanded, as well as the software development process. This paper presents a study on the evolution of software quality and on the MDE process. Based on this, we propose a process framework for software development in Model-Driven Engineering, integrating quality concepts that were investigated and giving a holistic view to MDE process. The framework was subject to a conceptual evaluation and had its use illustrated. The framework evaluation showed that the proposed framework is adequate, covering all constructs suggested for a good software development process. The framework ultimately aims to integrate and create synergy between the parties participating in model-driven development. / Model-Driven Engineering é o conceito de um novo paradigma de desenvolvimento de software. Esse paradigma prevê que o desenvolvimento de software deixe de ter como artefato central o código e que os modelos e a arquitetura de software tomem esse papel. O conceito não surge sem impactos às estruturas de suporte de desenvolvimento. O modo como o processo de desenvolvimento de software é visto e executado e as organizações relacionadas a ele são obliteradas. A engenharia de software tem se preocupado em expandir os limites da área, criando e adaptando definições, métodos e estruturas para o novo paradigma. A qualidade de software é um dos conceitos de engenharia de software que precisa ser revisto, assim como o processo de desenvolvimento de software. Este trabalho apresenta um estudo sobre os avanços de qualidade de software e do funcionamento do processo de MDE. A partir disso, propõe-se um framework de processo de desenvolvimento de software para desenvolvimento em Model-Driven Engineering, que integra os conceitos de qualidade investigados e dá visão holística ao desenvolvimento em MDE. O processo foi submetido a uma avaliação conceitual e uma ilustração de uso. Na avaliação o framework mostrou abranger os construtos importantes de processo de software. O framework objetiva ultimamente integrar e criar sinergia entre as partes participantes do desenvolvimento orientado a modelos.

Les logiciels défectueux ont des conséquences coûteuses. Les développeurs de logiciels doivent identifier et réparer les composants défectueux dans leurs logiciels avant de les publier. De même, les utilisateurs doivent évaluer la qualité du logiciel avant son adoption. Cependant, la nature abstraite et les multiples dimensions de la qualité des logiciels entravent les organisations de mesurer leur qualités. Les métriques de qualité logicielle peuvent être utilisées comme proxies de la qualité du logiciel. Cependant, il est nécessaire de disposer d'une métrique de processus logiciel spécifique qui peut garantir des performances de prédiction de défaut meilleures et cohérentes, et cela dans de différents contextes. Cette recherche avait pour objectif de déterminer un prédicteur de défauts logiciels qui présente la meilleure performance de prédiction, nécessite moins d'efforts pour la détection et a un coût minimum de mauvaise classification des composants défectueux. En outre, l'étude inclut une analyse de l'effet de la combinaison de prédicteurs sur la performance d'un modèles de prédiction de défauts logiciels. Les données expérimentales proviennent de quatre projets OSS. La régression logistique et la régression linéaire ont été utilisées pour prédire les défauts. Les métriques Change Burst ont enregistré les valeurs les plus élevées pour les mesures de performance numérique, avaient les probabilités de détection de défaut les plus élevées et le plus faible coût de mauvaise classification des composants. / Faulty software have expensive consequences. To mitigate these consequences, software developers have to identify and fix faulty software components before releasing their products. Similarly, users have to gauge the delivered quality of software before adopting it. However, the abstract nature and multiple dimensions of software quality impede organizations from measuring software quality. Software quality metrics can be used as proxies of software quality. There is need for a software process metric that can guarantee consistent superior fault prediction performances across different contexts. This research sought to determine a predictor for software faults that exhibits the best prediction performance, requires least effort to detect software faults, and has a minimum cost of misclassifying components. It also investigated the effect of combining predictors on performance of software fault prediction models. Experimental data was derived from four OSS projects. Logistic Regression was used to predict bug status while Linear Regression was used to predict number of bugs per file. Models built with Change Burst metrics registered overall better performance relative to those built with Change, Code Churn, Developer Networks and Source Code software metrics. Change Burst metrics recorded the highest values for numerical performance measures, exhibited the highest fault detection probabilities and had the least cost of mis-classification of components. The study found out that Change Burst metrics could effectively predict software faults.

O caráter intensivo em conhecimento da produção de software e sua crescente demanda sugerem a necessidade de definir mecanismos para gerenciar adequadamente os conhecimentos envolvidos com o objetivo de alcançar os requisitos de prazo, custos e qualidade. A capitalização do conhecimento é um processo que envolve desde a identificação até a avaliação dos conhecimentos produzidos e utilizados. Especificamente, para o desenvolvimento de software, a capitalização possibilita facilitar o acesso, minimizar a perda de conhecimento, reduzir a curva de aprendizagem, evitar a repetição de erros e retrabalho. Assim, esta tese apresenta o Know-Cap, um método desenvolvido para sistematizar e orientar a capitalização do conhecimento no desenvolvimento de software. O Know-Cap visa facilitar a localização, preservação, agregação de valor e atualização do conhecimento, com o intuito de utilizá-lo na execução de novas tarefas. O método foi proposto a partir de um conjunto de procedimentos metodológicos: pesquisa bibliográfica, revisão sistemática e análise de trabalhos correlatos. A viabilidade e adequação do Know-Cap foram analisadas a partir de um estudo de aplicação, conduzido em um caso real, e um estudo de análise realizado em empresas de desenvolvimento de software. Os resultados obtidos apontam que o Know-Cap apoia a capitalização do conhecimento no desenvolvimento de software. / The intensive character in knowledge of software production and its rising demand suggest the need to establish mechanisms to properly manage the knowledge involved in order to meet the requirements of deadline, costs and quality. The knowledge capitalization is a process that involves from identification to evaluation of the knowledge produced and used. Specifically, for software development, capitalization enables easier access, minimize the loss of knowledge, reducing the learning curve, avoid repeating errors and rework. Thus, this thesis presents the know-Cap, a method developed to organize and guide the capitalization of knowledge in software development. The Know-Cap facilitates the location, preservation, value addition and updating of knowledge, in order to use it in the execution of new tasks. The method was proposed from a set of methodological procedures: literature review, systematic review and analysis of related work. The feasibility and appropriateness of Know-Cap were analyzed from an application study, conducted in a real case, and an analytical study of software development companies. The results obtained indicate the Know- Cap supports the capitalization of knowledge in software development.

O caráter intensivo em conhecimento da produção de software e sua crescente demanda sugerem a necessidade de definir mecanismos para gerenciar adequadamente os conhecimentos envolvidos com o objetivo de alcançar os requisitos de prazo, custos e qualidade. A capitalização do conhecimento é um processo que envolve desde a identificação até a avaliação dos conhecimentos produzidos e utilizados. Especificamente, para o desenvolvimento de software, a capitalização possibilita facilitar o acesso, minimizar a perda de conhecimento, reduzir a curva de aprendizagem, evitar a repetição de erros e retrabalho. Assim, esta tese apresenta o Know-Cap, um método desenvolvido para sistematizar e orientar a capitalização do conhecimento no desenvolvimento de software. O Know-Cap visa facilitar a localização, preservação, agregação de valor e atualização do conhecimento, com o intuito de utilizá-lo na execução de novas tarefas. O método foi proposto a partir de um conjunto de procedimentos metodológicos: pesquisa bibliográfica, revisão sistemática e análise de trabalhos correlatos. A viabilidade e adequação do Know-Cap foram analisadas a partir de um estudo de aplicação, conduzido em um caso real, e um estudo de análise realizado em empresas de desenvolvimento de software. Os resultados obtidos apontam que o Know-Cap apoia a capitalização do conhecimento no desenvolvimento de software. / The intensive character in knowledge of software production and its rising demand suggest the need to establish mechanisms to properly manage the knowledge involved in order to meet the requirements of deadline, costs and quality. The knowledge capitalization is a process that involves from identification to evaluation of the knowledge produced and used. Specifically, for software development, capitalization enables easier access, minimize the loss of knowledge, reducing the learning curve, avoid repeating errors and rework. Thus, this thesis presents the know-Cap, a method developed to organize and guide the capitalization of knowledge in software development. The Know-Cap facilitates the location, preservation, value addition and updating of knowledge, in order to use it in the execution of new tasks. The method was proposed from a set of methodological procedures: literature review, systematic review and analysis of related work. The feasibility and appropriateness of Know-Cap were analyzed from an application study, conducted in a real case, and an analytical study of software development companies. The results obtained indicate the Know- Cap supports the capitalization of knowledge in software development.

Esta pesquisa trata do desenvolvimento de uma estrutura conceitual para um framework de maturidade, para o domínio de ecossistemas digitais de produção de software, utilizando a pesquisa-ação como paradigma de pesquisa. A estrutura de medição proposta tem como base o critério descrito no item 5 da Norma ISO/IEC 15504-2 Uma Estrutura de Medição para a capacidade de processo, com as adaptações necessárias para o domínio do Software Publico Brasileiro (SPB). O framework tem como objetivo o desenvolvimento de referências conceituais para um modelo de maturidade de um ecossistema público de software, considerando as referências do pensamento sistêmico. A abordagem do pensamento sistêmico permitiu identificar que o ecossistema evolui em ciclos de aprendizado que resultaram em um modelo de maturidade. Foi observado também que a mesma abordagem pode ser utilizada em outros ecossistemas. O objeto de pesquisa, o ecossistema do SPB, é uma experiência inovadora na administração pública, que combina características do modelo de produção de software livre com o conceito de bens públicos e é entregue por um portal que une pessoas e interesses diferentes. O portal do SPB é um espaço virtual para disseminação e aprimoramento de ferramentas de software. Em algumas comunidades acontecem atividades de desenvolvimento de novas funcionalidades ou mesmo de novas versões de ferramentas. Portanto, acontecem processos de desenvolvimento de software, porém ainda sem um processo de qualidade instituído. O desenvolvimento da pesquisa utilizou como referências teóricas frameworks de modelos de maturidade de processos, framework de métodos para construção de modelos, conceitos de sistemas complexos, pensamento sistêmico e ecossistemas digitais. A metodologia de pesquisa utilizada foi a pesquisa-ação e o trabalho de campo teve a duração de dois anos. / This research project addresses the development of a conceptual structure to measure the quality of software production in the digital ecosystem domain, using the action research paradigm. The proposed measurement framework is based on the criteria described in item 5 of ISO / IEC 15504-2 - A Measurement Framework for process capability, with the necessary adaptations to the Public Domain Software (PDS). Development of the structure aims to contribute to the creation of conceptual references for a maturity model for a public software development ecosystem, using the literature on Systems Thinking. The Systems Thinking Approach identified the ecosystem evolves in learning cycles that resulted in a maturity model. It was also observed that the same approach can be used in other ecosystems. The research object is the Brazilian Public Software Ecosystem (BPS), an innovative experience in public administration that combines features of the free software production model with the concept of public goods and is delivered by a portal that links different people and interests. The BPS portal is a virtual space for the development, dissemination and enhancement of software by software communities. These communities engage in activities involving the development of new functionality or even new versions of solutions. Thus they involve software development processes but without a minimum of quality assurance. The theoretical references for the research project ranged from frameworks for process maturity models and frameworks for model construction to concepts of complex systems, systemic thinking and digital ecosystems. The research methodology used was action research and the field work had duration of two years.

Defect prediction models assist tester practitioners on prioritizing the most defect-prone parts of the software. The approach called Cross-Project Defect Prediction (CPDP) refers to the use of known external projects to compose the training set. This approach is useful when the amount of historical defect data of a company to compose the training set is inappropriate or insufficient. Although the principle is attractive, the predictive performance is a limiting factor. In recent years, several methods were proposed aiming at improving the predictive performance of CPDP models. However, to the best of our knowledge, there is no evidence of which CPDP methods typically perform best. Moreover, there is no evidence on which CPDP methods perform better for a specific application domain. In fact, there is no machine learning algorithm suitable for all domains. The decision task of selecting an appropriate algorithm for a given application domain is investigated in the meta-learning literature. A meta-learning model is characterized by its capacity of learning from previous experiences and adapting its inductive bias dynamically according to the target domain. In this work, we investigate the feasibility of using meta-learning for the recommendation of CPDP methods. In this thesis, three main goals were pursued. First, we provide an experimental analysis to investigate the feasibility of using Feature Selection (FS) methods as an internal procedure to improve the performance of two specific CPDP methods. Second, we investigate which CPDP methods present typically best performances. We also investigate whether the typically best methods perform best for the same project datasets. The results reveal that the most suitable CPDP method for a project can vary according to the project characteristics, which leads to the third investigation of this work. We investigate the several particularities inherent to the CPDP context and propose a meta-learning solution able to learn from previous experiences and recommend a suitable CDPD method according to the characteristics of the project being predicted. We evaluate the learning capacity of the proposed solution and its performance in relation to the typically best CPDP methods. / Modelos de predição de defeitos auxiliam profissionais de teste na priorização de partes do software mais propensas a conter defeitos. A abordagem de predição de defeitos cruzada entre projetos (CPDP) refere-se à utilização de projetos externos já conhecidos para compor o conjunto de treinamento. Essa abordagem é útil quando a quantidade de dados históricos de defeitos é inapropriada ou insuficiente para compor o conjunto de treinamento. Embora o princípio seja atrativo, o desempenho de predição é um fator limitante nessa abordagem. Nos últimos anos, vários métodos foram propostos com o intuito de melhorar o desempenho de predição de modelos CPDP. Contudo, na literatura, existe uma carência de estudos comparativos que apontam quais métodos CPDP apresentam melhores desempenhos. Além disso, não há evidências sobre quais métodos CPDP apresentam melhor desempenho para um domínio de aplicação específico. De fato, não existe um algoritmo de aprendizado de máquina que seja apropriado para todos os domínios de aplicação. A tarefa de decisão sobre qual algoritmo é mais adequado a um determinado domínio de aplicação é investigado na literatura de meta-aprendizado. Um modelo de meta-aprendizado é caracterizado pela sua capacidade de aprender a partir de experiências anteriores e adaptar seu viés de indução dinamicamente de acordo com o domínio alvo. Neste trabalho, nós investigamos a viabilidade de usar meta-aprendizado para a recomendação de métodos CPDP. Nesta tese são almejados três principais objetivos. Primeiro, é conduzida uma análise experimental para investigar a viabilidade de usar métodos de seleção de atributos como procedimento interno de dois métodos CPDP, com o intuito de melhorar o desempenho de predição. Segundo, são investigados quais métodos CPDP apresentam um melhor desempenho em um contexto geral. Nesse contexto, também é investigado se os métodos com melhor desempenho geral apresentam melhor desempenho para os mesmos conjuntos de dados (ou projetos de software). Os resultados revelam que os métodos CPDP mais adequados para um projeto podem variar de acordo com as características do projeto sendo predito. Essa constatação conduz à terceira investigação realizada neste trabalho. Foram investigadas as várias particularidades inerentes ao contexto CPDP a fim de propor uma solução de meta-aprendizado capaz de aprender com experiências anteriores e recomendar métodos CPDP adequados, de acordo com as características do software. Foram avaliados a capacidade de meta-aprendizado da solução proposta e a sua performance em relação aos métodos base que apresentaram melhor desempenho geral.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:33:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao - Rodrigo Dal Moro.pdf: 1536766 bytes, checksum: ef4c5c439d91453e44612d5a0f929887 (MD5) Previous issue date: 2008-07-16 / Given the complexity of the Software Process Improvement and Assessment (SPIA) process and its strong inter-relationship with other processes in the software life cycle, we must provide automated support for it. To help identifying functional requirements, we define a SPIA process adherent to MPS.BR quality model, with the goal of guiding the establishment of tools functionalities that are able to support a quality SPIA process. To establish a consensual vision of the SPIA area to be used as a basic conceptual model, we developed an ontology of software quality with a focus on SPIA. Finally, based on the ontology and the SPIA process defined, we developed two tools: AvaliaODE, responsible for supporting software products and process evaluation, and MelhoriaODE, responsible for supporting software process improvement. This work is inserted in the context of ODE Project, a process-centered software engineering environment that is developed based on ontologies. It aims to define a conceptual basis for automating the SPIA process. / Dada a complexidade do processo de Avaliação e Melhoria de Processos de Software (AMP) e a sua forte inter-relação com outros processos do ciclo de vida de software, é preciso prover apoio automatizado para ele. Para ajudar a identificar requisitos funcionais, definiu-se um processo de AMP aderente ao MPS.BR, com o objetivo de guiar o estabelecimento de funcionalidades das ferramentas capazes de apoiar um processo de AMP de qualidade. Para estabelecer uma visão consensual sobre o domínio de AMP, a ser usada como modelo conceitual base, foi desenvolvida uma ontologia de qualidade de software com foco em AMP. Por fim, tomando por base a ontologia e o processo de AMP definidos, foram desenvolvidas duas ferramentas: AvaliaODE, responsável pelo apoio à avaliação de processos e produtos de software, e MelhoriaODE, responsável pelo apoio à melhoria de processos de software. Este trabalho está inserido no contexto do Projeto ODE, um ambiente de desenvolvimento de software centrado em processo e baseado em ontologias, e tem por objetivo a definição de uma base conceitual para apoiar a automatização do processo de Avaliação e Melhoria de Processos de Software.

Made available in DSpace on 2014-07-29T14:57:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao Fabiana Mendes.pdf: 748371 bytes, checksum: 5be0381086e13f51513dc163e7b41170 (MD5) Previous issue date: 2010-04-16 / To use just one quality model in a Information Technology Process Improvement (ITPI) iniciative means just one: language, thought about how to fit organization needs, and way to conduct improvements and appraisals. Despite, to use just one model also means it could exist other ways to deal with ITIPI needs, but this is not going to be considered. To use more than one model, hence, means to model a best solution. Mono-Model ITPI initiatives have similar nature if compared with multi-model initiatives. However, there are multi-model specific challenges like: integration of improvement initiatives, of appraisals, and of quality model. Despite of being possible to model better solutions through multi model ITPI, there are little works about it. This research review works related to this subject, presents challenges multi-model list, and comes up with an approach to deal with these challenges. This approach has the advantage to be independent of the conduct method of improvement, quality model or project improvement phase. / Utilizar um único modelo de qualidade em uma iniciativa de Melhoria de Processos de TI (MPTI) em uma organização significa também única: linguagem, maneira de pensar sobre como atender as necessidades de MPTI, e maneira de conduzir as melhorias e as avaliações. Apesar disso, também significa que poderiam existir outras formas de lidar com estas necessidades, mas que isso sequer será considerado. Utilizar mais de um modelo, portanto, significa que se pode modelar uma melhor solução para os problemas detectados. Iniciativas de MPTI baseadas em um único modelo possuem natureza semelhante àquelas que utilizam múltiplos modelos. Entretanto, podem ser visualizados desafios específicos nas iniciativas multi-modelo, tais como a integração de iniciativas de melhoria, de avaliações, e de modelos de qualidade. Apesar de ser possível modelar melhores soluções através de iniciativas de MPTI multi-modelo, poucos trabalhos tratam de MPTI multi-modelo. Esta pesquisa, além de revisar trabalhos relacionados ao tema, apresenta como resultado uma lista de desafios encontrados em iniciativas multi-modelo e propõe uma abordagem para lidar com eles. Esta abordagem possui como vantagem, em relação às outras analisadas neste trabalho, o fato de ser independente do método de implantação de MPTI que tem sido utilizado na organização, do modelo de qualidade empregado e da fase em que o projeto de melhoria se encontra.