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流水形狀

Kanban系統是一條流水線。該流水線的幾何性質決定了工作如何在其中快速移動。

將流水線想象為一管道,分為五個部分:一個為Backlog,第二個為Selected,第三個為In Progress,第四個為Review,第五個為Done。每個部分都有一個寬度(其WIP限制)和一個流速(工作如何以每秒鐘的速度通過它)。

橫截面積與流速

在流體動力學中,一個狹窄的管道會使流體通過狹窄處的流速加快。在Kanban系統中,一個狹窄的欄(低WIP限制)會迫使工作完成,然後才能進入新工作。這個類比並非完美的:水是被保留的,但工作項目可以創建和銷毀:但空間直覺是有用的。

一個寬的欄(高WIP限制或無限制)允許工作積累。一個狹窄的欄會迫使完成。Kanban板的幾何構造反映了團隊的限制應該存在的位置理論。

排隊三角形

在任何時刻,Kanban欄的狀態都可以用幾何學的方式描述為排隊,具有:

- 長度:目前在該欄中的卡片數量

- 寬度:WIP限制(允許的最大卡片數量)

- 速率:每單位時間內完成的卡片數(產出)

如果長度>寬度,則該欄違規。如果進入一個欄的卡片持續進入率高於離開的卡片持續進入率,則排隊長度無限擴大:一個幾何擴散。

排隊幾何

Review欄的WIP限制為3,完成2次審查每天。In Progress欄完成4張卡每天。

如果In Progress持續向Review提供4張卡每天,而Review每天完成2張卡,則在5天內Review排隊的長度會如何?從0開始,在每天結束時計算排隊長度。這種生長描述了哪種幾何形狀?

L = λW

Little's Law 是一條來自排隊理論的定理,由約翰·D.C.·利特在1961年證明。它適用於任何穩定的排隊系統。

L = λW

- L = 平均數量在系統內(WIP)

- λ(lambda)= 平均到達率(通脹率)

- W = 平均時間一個項目在系統內(領時間)

根據kanban重新排列:領時間 = WIP ÷ 通脹率

如果您的團隊每週完成5張卡並且在任何時間都有20張卡在進行中,平均領時間為20 ÷ 5 = 4週。

几何解釋

在時間-vs-卡圖上,Little's Law 描述了矩形:WIP 是高度,通脹率是輸入曲線的斜率,和領時間是卡在系統內的入口時刻和離開時刻之間的水平距離。

減少WIP(高度)而不改變通脹率(斜率),領時間(水平距離)相應縮小。這是幾何證明WIP限制縮短週期時間:不是通過加速工作,而是通過減少在飛行中的工作面積。

應用Little's Law

兩個團隊。相同的通脹率。不同的WIP。

團隊Alpha每週完成8張卡,同時有32張卡在進行中。團隊Beta每週完成8張卡,同時有16張卡在進行中。使用Little's Law計算每個團隊的領時間。這對WIP和領時間之間的關係有什麼說法?如果團隊Alpha想要與團隊Beta的領時間相同而不聘用任何人,他們應該拉動哪個閃爍?

結果的形狀

Little's Law 描述了一个系统中的流量几何。1986年,Brian Tracy 提出了一种公式,描述了单个节点的输出几何:一个独自工作的人。

R = (W × C) + T

- R: 结果

- W: 目标清晰度 (0–10)

- C: 集中度 (0–10)

- T: 无干扰时间

乘法项是一个面积

W × C 定义了一个矩形。目标清晰度在一个轴上,集中度在另一个轴上。这个矩形的面积是产生结果的容量。一个9×9矩形的面积是81。一个3×3矩形的面积是9:同样的维度相加为12,但面积相差9倍。这就是为什么目标清晰度和集中度相乘:它们以几何方式相互作用,而不是以算术方式。

R = (W × C) + T: 面积图

T 是一个长度,而不是面积

无干扰时间增加到结果的线性。T 沿一个轴扩展R:它不能扩展矩形。每个专注时间的小时都增加了相同的固定增量,不管W × C 的高低。这使得T 是最不受利用的变量:在低(W × C) 基础上翻倍T,会翻倍一个小数。将W 或 C 翻倍在适中基础上会乘以面积。

不对称性

W & C 受到限制(0–10各自)。T 在原则上是无限的,但由生理学限制。W × C 的实际天花板是100。一天中T 的实际天花板是4-6小时的真正集中。所以R 是由时间限制,而不是矩形。

什么是kanban板的几何操作

一个模糊的积压卡片在开始工作之前降低W。Active中的多个项目会按比例分割C。每次上下文切换都会重置集中度的梯度:中断后重新进入问题所需的时间。WIP限制保护矩形。卡片范围填充。

比较策略

提高R的两个策略。

一个独自工作的人,目标清晰度W = 4,集中度C = 5,无干扰时间T = 3小时。基线R = (4 × 5) + 3 = 23。策略A:提高目标清晰度到W = 8,保持C = 5,T = 3。策略B:将无干扰时间翻倍到T = 6,保持W = 4,C = 5。分别计算每个策略的R。差异揭示了公式的几何之何?哪个变量是第一个提高的最高杠杆动作,为什么?

閱讀CFD

累積流程圖(CFD)是一種時間序列視覺化,展示整個系統中的工作狀態。X軸是時間。Y軸是卡片總數(累積)。Kanban板上的每一列都成為CFD上的條帶。

要讀的部分

條寬度:在任何時間點的兩條邊界之間的垂直距離代表該階段內的卡片數量。條寬 = 該階段內的卡片多。條窄 = 該階段內的卡片少。

傾斜度:一條帶的上界傾斜度表示進入該階段的工作速度。傾斜度大 = 快速進入。傾斜度小 = 工作停止進入。

Done邊界與上界之間的空間:這是您的WIP。當一張卡片進入系統時,從進入系統到跨入Done的水平距離是該卡片的領時。

CFD上的病理現象

一條在一個階段擴張的帶(擴張帶)表示瓶頸。工作進入速度比完成速度快。這是之前的Review隊列問題的幾何信號。

一個平坦的上界(零傾斜度)意味著沒有新的工作完成。該階段的系統已經停止。

一條變窄的帶意味著工作完成的速度比進入速度快:該階段比整個系統更前進,正要為輸入挨饿。

從CFD診斷

閱讀CFD是診斷Kanban系統最快的方法,無需與任何人交談。

對於一個4週的時間段,CFD顯示:‘In Progress’帶從第1週到第4週逐漸擴大,寬度幾乎翻倍。‘Done’邊界在第2週和第3週相對於第1週和第2週傾斜度明顯下降。‘Review’帶在整個過程保持窄小。這個CFD告訴你什麼?最可能的瓶頸是什么,該診斷有什麼證據支持?

將所有事情綜合起來

您現在擁有了kanban分析的幾何工具包。

描述Little's Law與累積流量圖之間的關係。特別是:在CFD中,WIP出現在哪裡?Lead time出現在哪裡?Throughput出現在哪裡?在應用WIP限制干預後,該干預在CFD上幾何上如何顯示出來?