Ice Breaker

Na abertura do LeanKanban Brazil 2019, Rodrigo Yoshima nos colocou um exercício como forma de um “ice breaker”

O exercício foi o seguinte. Dado o histograma abaixo, pede-se:

  • Qual a sua distribuição e o seu formato?
  • Qual o percentil 90?
  • Qual a média?
  • Dado que o serviço tem WIP estável em 8, quantas entregas serão feitas no próximo mês?

ice_breaker_01

Para responder a primeira pergunta precisaremos recorrer ao que é explicado por Alexei Zheglov, neste post aqui https://connected-knowledge.com/2014/09/09/lead-time-distributions-and-antifragility/ e aqui https://connected-knowledge.com/2014/09/07/inside-lead-time-distribution/

Desta forma, temos o gráfico da distribuição de lead time, conforme demonstrado no histograma, a algo semelhante a este gráfico, uma vez que o parâmetro calculado para o formato da curva (shape) é 1.64. Quando o parâmetro do formato da curva está entre 1 e 2, a curva é côncava no lado esquerdo e através do pico e se torna convexa na inclinação traseira. Esse intervalo de parâmetros do formato da curva ocorre em ambientes de desenvolvimento de produto[1]

ice_breaker_02

 

Para a pergunta 2, o percentil é facilmente calculado usando uma planilha eletrônica ou alguma calculadora científica ou financeira. O percentil é uma ferramenta de análise estatística que divide a amostra em 100 partes iguais. Quando queremos saber um determinado percentil, por exemplo, 90, estamos querendo saber qual o valor máximo que, para os dados ordenados, comporta até 90% da amostra. Neste exemplo, queremos saber qual o valor mais provável em 90% das vezes. Para os valores listados, temos que em 90% das vezes o lead time será de até 10 dias

A média também é bem simples. Basta somar os valores e dividir pela quantidade de amostras. Neste caso, temos o lead time médio em 4,67 dias. Esta então é a resposta da pergunta 3.

Para responder a pergunta quatro iremos usar a Lei de Little[2] para resolver. Dado que, pela Lei de Little, adaptado para sistemas Kanban que tratam trabalho do conhecimento[3], a vazão do sistema (Throughput) é a relação do WIP e do Lead Time, ou seja, Throughput = WIP / Lead Time. Desta forma, temos que:

  1. WIP (estável) = 8
  2. Lead Time (média) = 4,67
  3. Throughput (TH) em 30 dias será de 30 * (8/4,67) = 30 * 1,75 = 51 itens (51,43)

Mas, podemos aferir algum grau de confiança nestes cálculos? Veja, matematicamente estão corretos. A questão aqui é: Estamos lidando com médias. E médias, por si só, não são ferramentas indicadas para previsibilidade.

Em um próximo post vamos avaliar outros métodos que podem nos ajudar a termos maior confiança na nossa previsibilidade.

Até mais!

[1] https://connected-knowledge.com/2014/09/08/how-to-match-to-weibull-distribution-without-excel/

[2] CHHAJED, Dilip; LOWE, Timothy J. (Ed.). Building intuition: insights from basic operations management models and principles. Springer Science & Business Media, 2008. https://en.wikipedia.org/wiki/Little%27s_law

[3] https://pt.slideshare.net/AgileIsrael/littles-law-agile-israel-may-2014-25-mins

About The Author

Rodrigo Almeida de Oliveira

Accredited Kanban University Trainer (AKT), Kanban Coach Professional (KCP) and PMP®, Rodrigo Almeida de Oliveira has been working in the IT area for over 20 years and has solid experience in project management and software factories, working with agile approaches by more than 5 years. Rodrigo also has a master's degree in Engineering and Process and Systems Management, with emphasis on process improvement and optimization and quality through agile methods.

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