产品质量的重要性不言而喻，为了确保项目质量，我们需要快速高效地找出影响产品质量的因素。如果不能及时高效洞察影响因素，无法及时修复项目缺陷和Bug，往往会对项目造成意想不到的后果和风险，如需求变更、重要开发节点延期等问题。
因此软件质量管理的方法就显得非常重要，一般来说，常见的5种项目质量管理方法：
1、检查表
此方法是将开发中的产品或项目的原始数据进行统计分析，定期或不定期的逐项检查，并将问题点记录下来。如点检表、诊断表、工作改善检查表、满意度调查表等。
检查表
2、排列图法
排列图法是一种找出影响产品质量因素的有效方法。此方法实行的前提，是需要提前收集大量有关产品质量的数据，并按照不同的主题进行分层处理，统计下各类问题出现的频数，按照由大到小的方式进行排列，在计算出各类问题出现的百分比后，将这些数据统一汇总成数据表格，以此表制作成排列图。
需要注意的是，累积百分率应标在每一项目的右侧，从原点开始，点与点之间以直线连接，从而制作成帕累托曲线。它可以帮我们快速找出关键问题，从而能够及时调整和修复问题。
排列图
3、因果图法
因果图法，又称为鱼骨图或特性要因果图法，是分析影响产品特性的原因，以及原因之间的因果关系。
一般通过把握产品现状，分析原因以及寻找措施来促进问题的解决。需要注意的是，在挖掘影响产品原因时，需将大的原因具体化为若干中等原因，再将中等原因转化为小原因，越细越好，直到采取实施解决问题的措施为止。
CoCode组织过程改进工具 因果图
4、散布图
此图是将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X-Y轴坐标系上，以掌握两变量之间是否相关以及相关的程度如何。此图也叫相关图。
一般分为：正相关、负相关、不相关和曲线相关四种。需要注意调查两个变量的相关性，收集的数据需至少在30组以上。
散布图
5、控制图法
此方法是一种以预防为主的质量控制方法，是一种带控制界限的质量管理图表。我们可以通过控制图上的产品质量特性值的分布情况，及时分析和判断开发过程是否正常，一旦出现异常情况，我们能够及时采取措施进行消除和修复。
控制图上有中心线和上下控制线，中心线是所控制的统计量平均值，而上下控制线与中心线相距数倍标准差。需要注意，控制线并非公差线，用来控制产品是否合格。而是用来判断工序质量是否发生变化。一旦发生异常，需要明确责任，及时解决和上报。
CoCode组织过程改进 控制图
为了有效进行项目质量管理，我们需要构建全过程质量管理体系。我们可以使用开发工具，提高质量监控效率。如CoCode开发云的QA质量管理，包括QA检查单和不符合项闭环管理，QA检查单按照检查类型、检查阶段、实践域、检查对象、检查项进行层层划分，从而构建了全过程质量管理体系。
为提高项目检查效率和共享宝贵资源，CoCode开发云设有组织级QA检查资产库，资产库分为产品检查资产库和过程检查资产库。而产品检查资产库设有16个实践域、76个检查对象、569个检查项。过程检查资产库，设有16个实践域、80个检查对象、386个检查项。用户也可以自定义检查单和检查项。因此团队在开发任何项目时，都可以一键选择检查阶段，迅速添加检查项，从而提高项目检查效率，助力软件开发质量和开发效率。
CoCode组织QA检查资产库 一键添加检查项
而Coode设有组织级过程资产库，包括组织标准过程集、过程管理、活动内容管理以及项目模板。其中过程管理包括21项过程模板，活动管理包括CMMI3-5级模板，从而有助于过程改进工作，提高项目开发质量。
目前CoCode发布一系列AI开发工具：Co-Project智能项目管理工具（需求条目化、自动生成测试用例）、需求分析工具、评审分析工具、故事点估算工具。
其中Co-Project项目管理平台发布4大版本，30天免费试用；并发布一系列CMMI高效落地工具，实现CMMI标准过程全覆盖，全面支持CMMI3-5级落地。如：标准组织级过程资产库、组织级过程改进工具、量化项目管理工具、CMMI成熟度自测工具，从而保证项目高标准、高质量、高效率按时交付。
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