Если вы знаете среднее количество и среднюю скорость поступления, то
Если ваша система работает стабильно, то через некоторое время вы увидите, что средний ежедневный список и ежедневная скорость поступления выглядят как толстые прямые линии. Разделите средний список на среднюю скорость поступления, и вы получите время на выполнение нового заказа.
Задумайтесь над этим. Время – один из лучших способов измерения уровня разочарования пользователей: быстрая доставка обрадует их, а затягивание сроков поставки вызовет рост недовольства.
Продолжительное время выполнения нового заказа – хороший индикатор качества проблем: Дэвид Андерсон в уже упоминавшейся книге «Канбан. Альтернативный путь в Agile» так говорит об этом:
Похоже, что увеличение времени выполнения оборачивается существенно худшим качеством. В нашем случае увеличение среднего времени выполнения в 6,5 раза повлекло за собой более чем тридцатикратное увеличение первичных ошибок. Более долгое время выполнения связано с увеличением количества незавершенных задач.
Ваше время на выполнение нового заказа полностью определяется скоростью поступления рабочих элементов в систему и протекания по ней – и WIP-лимиты позволяют контролировать скорость потока.
Так что это значит? Когда система работает стабильно, вы можете сократить время выполнения нового заказа,
Одна из основных идей Канбана заключается в том, что визуализация процесса позволяет измерить поток, делает вашу систему стабильной и фактически берет под контроль время выполнения проекта путем управления скоростью начала работы с новыми элементами.
Это может показаться немного абстрактным. Полезно представить, как применялась бы CFD в случае наиболее знакомой и простой системы – медицинского центра. Допустим, вам нужно несколько раз посетить врача, чтобы сдать ряд анализов и обсудить результаты. Вы заметили следующее: если встреча с доктором назначена на утро, когда прием только начинается, то вам не приходится долго ждать. Но если визит предполагается в более позднее время, то ожидание затягивается – и чем позднее время встречи, тем дольше вы ждете приема. Очевидно, что эта система нестабильна. Как использовать CFD для ее стабилизации?
Прежде всего нужно визуализировать рабочий процесс.
Допустим, каждый пришедший начинает свой визит в приемном покое. В конце концов медсестра вызывает его в один из кабинетов, где взвешивает, измеряет давление и температуру. Затем пациенты ждут приема врача. В данном медицинском центре пять процедурных и два врачебных кабинета, и они почти всегда заняты. Важно понять: в процедурных не может быть одновременно более пяти больных, а в кабинетах врача – более двух. Это WIP-лимит, введенный реальными ограничениями системы.
Врачам не нравится, что пациенты, записанные на поздние часы, жалуются на длительное ожидание. Еще хуже то, что в конце дня они начинают поторапливать пациентов, чтобы те быстрее покинули кабинет. Врачи сами обеспокоены тем, что не всегда способны принять наилучшие решения, потому что больше думают о том, как бы поскорее спровадить больного. Может ли Канбан помочь сократить время ожидания и обеспечить лучшее лечение?