„Zahlen, bitte – mit Kanban managen“ – das 45. Treffen der Limited WIP Society Cologne

Bei unserem Treffen im Mai haben wir uns unter dem Motto “Zahlen, bitte – mit Kanban managen” mit Kennzahlen und Auswertungen rund um Kanbansysteme beschäftigt.

Die Auswertung und graphische Darstellung von Kennzahlen hilft uns den durch das Kanbansystem dargestellten Prozess ohne “confirmation bias” (*1) zu betrachten. Wir können bewerten, ob er erwartungskonform abläuft, und feststellen, ob sich Verbesserungspotentiale identifizieren lassen.

Kennzahlen im Kanban-Umfeld beschäftigen sich auf unterschiedlicher Weise mit dem Arbeitsfluss (Flow). Basiskennzahlen sind Lead Time (hin und wieder auch als  Cycle Time bezeichnet), Troughput und Work in Progress (WIP).

Einen guten Überblick über mögliche Auswertungen gibt die online verfügbare Demoversion von Actionable Agile Analytics https://www.actionableagile.com/analytics-demo/. In diesem Werkzeug werden unter anderem das Cumulative Flow Diagram, der Lead/Cycle Time Scatterplot und das Lead/Cycle Time Histogram (oder auch Spektralanalysediagramm) anhand von Testdaten dargestellt.

Eine gelungene Einführung in die Kanban-Metriken gibt Daniel S. Vacanti (der auch hinter dem oben erwähnten Analysewerkzeug “Actionalable Agile Analytics” steckt) in seinem Buch  “Actionable Agile Metrics for Predictability – An Introduction”. Erhältlich ist dieses Buch bisher nur als englischsprachiges E-Book bei Leanpub unter https://leanpub.com/actionableagilemetrics.

Auch Excel bietet Möglichkeiten sehr flexibel und individuell Kanbankennzahlen auszuwerten und graphisch dazustellen. Angeschaut haben wir uns dies anhand von zwei Beispielen. Im ersten Beispiel wurden die Basisdaten (pro Work Item die ID, eine “Serviceklasse” sowie Zeitstempel für die Statusübergänge) per Hand regelmäßig in Excel erfasst. Im zweiten Beispiel diente ein Export aus Jira als Datenbasis.

Excel Lead Time Histogram

Die Zuordnung der Work Items auf Lead Time Klassen erfolgt über die Verwendung der Excelfunktion VERWEIS. Im Anschluss ermöglicht die Auswertung über Pivot-Tabellen und Diagramme eine recht einfache Betrachtung der Lead Time  im Histogramm. Interessant ist in diesem Zusammenhang auch die von Excel angebotene Funktion NETTOARBEITSTAGE mit deren Hilfe die Berechung der Lead Time auf die Berücksichtigung der Arbeitstage beschränkt werden kann. Eine weitere Möglichkeit ist die Berechnung von Prozentzahlen je Lead Time Klasse und somit dann von Percentilen, auf deren Basis es möglich wird SLAs mit Kunden in Bezug auf Lead Time Erwartungen abzustimmen.

Als weiteres Werkzeug, mit dessen Hilfe sich laut eines Teilnehmers sehr flexibel Auswertungen auf Basis der erfassten Daten erstellen lassen, seih noch “The R Project for Statistical Computing”  (http://www.r-project.org) erwähnt.

Neben der Erfassung der Basisdaten je Work Item erscheint es sinnvoll weitere Informationen über besondere Ereignisse im Zeitablauf zu erfassen. Diese können dann bei Analysen zur Interpretation der Ergebnisse mit herangezogen werden.

Eine weitere interessante aber schwieriger zu ermittelnde Kennzahl stellt die Flow Efficiency als Verhältnis der Zeit, die sich ein Work Item in Arbeit befunden hat, zu der Zeit, die es sich insgesamt im Prozess aufgehalten hat, dar. Zur Ermittlung dieser Kennzahl müssen Liegezeiten/Wartezeiten der Work Items erfasst werden und in die Auswertung einfließen.

Als Fazit konnten wir am Ende festhalten: Die Erfassung von Daten für die Ermittlung von Flusskennzahlen lohnt sich in jedem Fall. Auch ohne elektronische Unterstützung ist dies in der Regel ohne zu großen Aufwand händisch möglich. Auswertung sind dann sowohl mit spezialisierten Tools als auch mit Excel relativ einfach zu erstellen und geben wichtige Hinweise für die Verbesserung des mit Hilfe des Kanbansystems modellierten Prozesses.

Von: Harald Schlüter (@HaraldSchlueter)

*1: Buchempfehlung eines Teilnehmers:  “Schnelles Denken, langsames Denken” von Daniel Kahneman

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Über Harald Schlüter

codecentric AG
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