Im Oktober 2022 sammelten wir unter Leitung und Moderation von Michael Mahlberg eine Reihe von Methoden und Werkzeugen, mit denen man die wichtigsten Diagramme aus der Kanban-Welt selbst „stricken“ kann. Es wurden Lösungen für Miro, Conceptboard, Jira und alles was auf CSV-Daten basiert, vorgestellt.
Im ersten Teil stellte Markus Wissekal zugeschaltet von der Managed Agile in Berlin die Chrome-Erweiterung „Jira Flow Companion“ vor.
Jira Flow Companion ist ein Tool, mit dem man Analysen von Jira-Daten durchführen können. Das Tool wird vom Jira Kanban-Board ausgelöst. Es verwendet dieselben Daten, die zur Erstellung von Jira CFD verwendet werden, aber es visualisiert die Daten auf andere Art und Weise, die für die Interpretation des Flows nützlicher ist. Man benötigt dazu Markus´ VBA-Skript.
Hier ein Beispiel-Diagramm, das Markus vorgestellt hat:
Es stellt die Durchlaufzeiten von Features dar. Features die 0 Wochen gebraucht haben, sind auf das Tool (Jira) zurückzuführen, wo manche Teams Features (= Jira-Epics) als Swimlanes am Board haben und diese dann nicht mehr als Kärtchen verschiebbar sind. Die anderen Gruppen (und die orangefarbene Linie) zeigen aber recht nett, dass viele Features (80%) doch innerhalb von 10 Wochen fertig werden. Das gibt Verlässlichkeit.
Weitere Diagramme sind der „Backlog Growth“
und der Throughput von Features.
Nach Flow sieht dieses Diagramm nicht wirklich aus. Und Markus erzählte, dass er u.a. mit Hilfe dieses Diagramms zeigen konnte, dass die SAFe-Einführung bei diesem Kunden das Ziel „Verbesserung des Flows“ nicht erreicht hat.
Im zweiten Teil des Meetings stellte Holger Janßen-Kroll zwei von ihm entwickelte Tools vor:
Das erste Tool hilft, die Bewegungen von Tickets auf einem Conceptboard grafisch darzustellen. Ihr findet es hier.
Dieses Repository stellt ein einfaches Javascript-Snippet zur Verfügung, das z.B. über das tampermonkey Plugin für Google Chrome in conceptboard eingefügt werden kann. Das Tool stützt sich auf manuell erfasste Daten über Tickets. Das bedeutet, dass für jedes Ticket ein einfaches Textfeld gepflegt werden muss, das einem bestimmten Format entspricht.
Beispiel:
MetricsType: Realität
ausgewählt: 2021-04-26 13:30
Arbeit: 2021-04-26 15:30
Ende der Arbeit: 2021-04-26 15:40
erledigt: 2021-04-27 10:15
Das Ergebnis kann dann für Tickets im Conceptboard so aussehen:
Das zweite Tool entsprechend für Miro-Boards findet Ihr unter diesem Link.
Hier lassen sich CFDs und Lead Time Distributions erstellen:
Alles von Holger ist mit MIT Lizenz nutzbar. In den Repos ist auch jeweils eine genauere Beschreibung zu findem.
Den dritten Teil bestritt Martin Luig.
Er stellte Ergebnisse vor, die er mit Hilfe von Python in Jupyter Notebooks erstellt hat. Das Programm liest Daten im CSV-Format ein. Durch das Programm und dessen leichte Anpassbarkeit hat man die Kontrolle über die Auswertung. Es passiert nicht „irgendwas“, sondern man kann leicht nachvollziehbar programmieren. Das erlaubt ein Experimentieren mit den Daten. Hier drei Beispieldiagramme:
Im ersten Diagramm sieht man ganz „klassisch“ die Lead Time Distribution mit dem 80er und 90er Perzentil. In der Mitte sieht man den Einfluss des WIP auf die Leadtime. Die Propotionalität von WIP und Leadtime, die in Little´s Law beschrieben ist, ist deutlich sichtbar. Ganz rechts ist die Verteilung der Arten der Arbeit eines Teams dargestellt. Eine wichtige Information für ggf. notwenige Anpassung der Zuordnung von Kapazitäten zu Work Item Types.
Im vierten und letzten Teil hat Michael dann den Abend mit eigenen Inhalten abgerundet.
Hier findet Ihr im Ordner Notebooks zwei Beispiele, mit deren Hilfe Michael gezeigt hat, wie einfach (und elegant) sich Metriken mit Jupyter Notebooks erstellen lassen.
Das aufwändige Erfassen von Metriken für frei gezeichnete (Kanban, Scrum, Task) Boards in Miro fällt mit dem flowmetrics Plugin für miro leichter. Dieses Video gibt eine kurze Einführung in das flowmetrics Plugin für miro und liefert einen kurzen Überblick in die Anwendung. Neben diesem Video findet Ihr hier weitere Videos von Michael, die erklären wie man aus den mit dem flowmetrics Plugin für miro gewonnen Daten mithilfe von Google Sheets CFDs und Lead Time Distributions erstellt.
Es gab spannende Diskussionen, viele Learnings und Informationen und es was interessant zu sehen, welche Lösungen für die Erfassungung von Daten und Erstellung von Kanban-Metriken es in der Community gibt. Aber auch für Teilnehmer:innen mit kürzerer Kanban-Erfahrung war es nützlich. Zitat: „Ich habe viel gelernt über Metriken und deren Sinn in Kanban an sich.“
Vielen Dank an alle Teilnehmer:innen!
Limited WIP Society Cologne 