처리 논리에는 수학 수식이나 계산이 없으며 파생 된 데이터가 생성되지 않습니다. 처리 중에 ILF가 유지되지 않으며 시스템의 동작이 변경되지도 않습니다. 최종 계산에 사용되는 공식 = 데이터 및 트랜잭션 UFPC *(0.65+(0.01*TDI)) 예를 들어, 기능적 사용자 요구 사항 – “직원 정보 유지”는 직원 추가, 직원 변경, 삭제와 같은 작은 활동으로 분해 될 수 있습니다. 직원에 대해 문의하십시오. ILF 및 EIF에는 비즈니스 데이터, 제어 데이터 및 규칙 기반 데이터가 포함될 수 있습니다. 예를 들어 전화 전환은 비즈니스 데이터, 규칙 데이터 및 제어 데이터의 세 가지 유형으로 구성됩니다. 비즈니스 데이터는 실제 호출입니다. 규칙 데이터는 네트워크를 통해 호출을 라우팅하는 방법이며 제어 데이터는 스위치가 서로 통신하는 방법입니다. 생산 후 소프트웨어를 변경하는 경우 향상된 기능으로 간주됩니다. 이러한 향상 프로젝트의 크기를 조정하기 위해 함수 포인트 수는 응용 프로그램에서 추가, 변경 또는 삭제됩니다.
유형에 따라 기능 크기 또는 함수 포인트 수를 계산합니다. ILF(내부 논리 파일)는 측정중인 응용 프로그램에 의해 유지되는 경우입니다. 7 단계 – 기능 크기 (조정되지 않은 기능 포인트 카운트)를 계산합니다. ILF/EIF에 대한 ILF/EIF 조정되지 않은 함수 포인트는 아래 표에 의해 결정됩니다: 이 문서에는 명시적 라이선스가 첨부되어 있지 않지만 문서 텍스트 또는 다운로드 파일 자체에 사용 약관이 포함될 수 있습니다. 의심스러운 경우 아래의 토론 게시판을 통해 저자에게 문의하십시오. 예를 들어, Documentum에서 생산성이 한 기능 지점에서 8시간이라고 말하고 100 FP로 크기를 계산한 경우 노력은 100 * 8 = 800 인시간입니다. . 트랜잭션 함수를 처리하는 동안 경계를 교차(입력 및/또는 종료)하는 각 고유 사용자 식별 가능, 반복되지 않는 특성에 대해 하나의 DET를 계산합니다. . . 함수 포인트가 계산되면 생산성, 품질, 비용 및 문서를 평가할 수 있습니다.
이제 선택한 기술의 제품 성을 사용하여 데이터 FPC 및 트랜잭션 FPC를 건설 사람 시간으로 변환할 수 있습니다.