本数据集基于广东保伦电子股份有限公司软件研发全生命周期质量管理实践，通过CMMI能力成熟度模型集成和GQM目标-问题-度量方法学构建，采用多维度加权评分算法体系，运用条件判断函数、字符串处理技术和数学建模方法，对缺陷数据进行级别得分、优先级得分、解决方案系数及解决时间系数等量化分析，最终生成综合质量分与质量评价体系。该数据集采用SHA-3哈希算法进行数据脱敏处理，确保信息安全，为智能制造行业提供软件研发质量评估的标准化基准，可有效支持供应链质量协同、行业标准建设和研发效能提升，为制造业数字化转型提供可靠的数据支撑和实践参考。

1.数据采集：采集广东保伦电子股份有限公司软件研发全生命周期中的缺陷管理数据，包含Bug编号、级别、优先级、解决方案、解决关闭时间等完整质量追踪信息；2.数据预处理：使用Python工具和SHA-3哈希算法对原始数据进行脱敏清洗，加密敏感信息，去除重复与异常值，确保数据质量与安全；3.数据加工：①级别得分计算：通过条件判断量化缺陷严重程度（致命=40，严重=35，一般=30，轻微=25，优化建议=20）②优先级得分计算：基于优先级字段加权赋值（非常高=40，高=35，中=30，低=25）③解决方案系数设定：根据解决有效性分配系数（已解决=1.0，设计如此=0.9，转为需求=0.9，外部原因=0.8，下版本迭代=0.7等）④解决时间系数计算：采用字符串处理函数解析时间单位，建立时间衰减模型（1小时内系数1.19，随解决时间延长系数递减）⑤综合质量分生成：通过加权计算模型（级别得分+优先级得分）×解决方案系数×解决时间系数×1.2，并使用MIN函数确保分值不超过100分上限⑥质量等级评价：基于综合质量分进行四阶分类（≥85为优秀，70-84为良好，50-69为合格，<50为待改进）。

1.软件研发质量评估与效能优化：通过级别得分、优先级得分、解决方案系数及解决时间系数的多维度加权评分，企业能够量化评估软件缺陷处理全流程的质量表现。基于综合质量分与质量评价体系，研发团队可精准识别流程瓶颈，优化测试策略与资源分配，显著提升研发效能与产品质量管控水平；2.供应链质量协同与风险管控：制造企业可依托本数据集的标准化质量评估体系，对供应商软件交付物进行一致性质量认证。通过对比不同供应商在相同缺陷类型上的解决效率与质量评分，实现供应链质量透明化管理，降低因软件质量问题导致的交付风险；3.行业标准建设与能力认证：本数据集提供的缺陷质量量化方法论可为行业协会及标准组织建立软件质量评估基准提供数据支撑。企业可借助综合质量分体系进行研发能力成熟度自评，为CMMI等资质认证提供客观量化依据，推动行业质量标准规范化建设；4.技术投资决策与产品战略规划：投资者及企业战略部门可通过分析不同产品线的缺陷质量趋势，评估技术债务与创新风险。基于解决方案系数与解决时间系数的关联分析，可科学规划产品迭代节奏与技术投资方向，优化研发资源配置。

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Bug编号 Bug名称 级别 优先级 解决方案 备注 当前负责人 状态 分类 Bug类型 是否漏测 关联项目 关联项目 (ID) 关联测试版本 关联测试版本 (ID) 关联执行用例 关联执行用例 (ID) 关联测试计划 关联测试计划 (ID) 所属模块 所属子模块 重现步骤 结果 期望 创建人（角色） 创建日期 解决关闭BUG所用时间 指派给 确认是否为Bug 级别得分 优先级得分 解决方案系数 解决时间系数 综合质量分 综合质量评价