L = λW

Little's Law 是一项来自队列理论的定理，由John D.C. Little在1961年证明。它适用于任何稳定的队列系统。

L = λW

- L = 平均系统内项目数（WIP）

- λ（lambda）= 平均到达率（通率）

- W = 平均项目在系统内的时间（交付时间）

根据卡农的方法重组：交付时间 = WIP ÷ 通率

如果您的团队每周完成5张卡片并且在任何时候都有20张卡片在进行，平均交付时间为20 ÷ 5 = 4周。

几何解释

在一个时间-卡片图表上，Little's Law 描述了一个矩形：WIP是高度，通率是输入曲线的斜率，交付时间是卡片进入系统到离开系统之间的水平距离。

减少WIP（高度）而不改变通率（斜率），交付时间（水平距离）将按比例缩小。这是证明WIP限制缩短周期时间的几何证明：不是通过加快工作速度，而是通过减少在飞行中的工作面积。

应用Little's Law

两个团队。相同的通率。不同的WIP。

结果的形状

Little's Law 描述了系统中的流量几何。1986年，Brian Tracy 提出的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。

T 是一个长度，而不是面积

无干扰时间T线性增加结果。T沿一个轴延伸：它无法扩展矩形。每小时的集中时间都会增加相同的固定增量，无论W × C有多高。这使得T是最不受利用的变量：在一个低(W × C)基础上翻倍T会翻倍一个小数。将W或C翻倍在一个中等基础上会乘以面积。

不对称性

W & C 受到限制（0-10各自）。T 从原理上讲是无限的，但从生理上讲是受限的。W × C 的实际上限是100。一个日内的实际T 是4-6小时的真正集中时间。所以R 是由时间限制，而是由矩形限制。

什么是卡片板做的几何操作

一个模糊的背logs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曲线：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

两种提高R的策略。

阅读累积流量图

累积流量图(CFD)是一种将整个系统中工作状态沿时间序列可视化的图表。x轴是时间,y轴是卡片的总数量(累积)。kanban板上的每一列都成为CFD上的一个带。

需要阅读的部分

带宽:在任何给定时间点的两个边界线之间的垂直距离表示该阶段中当前有多少张卡片。带宽较宽表示该阶段有很多卡片。带宽较窄表示该阶段有少量卡片。

斜率:一个带的上界斜率表示到达该阶段的工作量。斜率较陡表示到达速度较快。斜率较平表示工作已经停止到达。

Done边界与上界之间的间隔:这是您的当前WIP。从卡片进入系统到它跨越到Done的水平距离是该卡片的领时。

kanban板上的路径学

在一个阶段中带宽逐渐扩大(膨胀)的CFD表示瓶颈。工作到达速度比完成速度快。这是之前提到的审阅队列问题的几何信号。

上界平坦(斜率为零)意味着没有新的工作完成。该阶段的系统已经停止。

一个逐渐变窄的带意味着工作完成速度比到达速度快:该阶段领先于整个系统,即将陷入输入不足。

从累积流量图中诊断

阅读CFD是诊断kanban系统的最快方法,而不用与任何人交流。

将知识整合

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