Erfahren Sie, wie Little’s Law Ihre Geschäftsabläufe erheblich verbessern kann.
In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie das geht:
- Verstehen, wie das Gesetz von Little funktioniert
- Integrieren Sie es in Ihren Kanban-Rahmen
- Verwenden Sie Annahmen, um Ihre Schätzungen zu verbessern
Little’s Law 101
Wir alle wollen Projekte effizienter und optimaler gestalten. Gibt es eine bewährte Methode, um herauszufinden, wie unsere Projektwarteschlangen strukturiert sind, welche Fehler sie aufweisen und was wir tun können, um diese zu verbessern?
Little’s Law ist ein Theorem für Warteschlangensysteme, das in den 1960er Jahren entwickelt wurde. Das Gesetz basiert auf einem Zusammenhang zwischen drei Variablen; der durchschnittlichen Ankunftsrate einer Warteschlange, der durchschnittlichen Anzahl der Posten in der Warteschlange und der durchschnittlichen Zeit, die ein Posten in der Warteschlange verbringt.
Mathematisch gesehen besteht zwischen diesen drei Variablen die folgende Beziehung:
L = λ * W
– L = Durchschnittliche Anzahl von Items in der Warteschlange
– λ = Durchschnittliche Ankunftsrate von Items in der Warteschlange
– W = Durchschnittliche Zeit, die ein Items in der Warteschlange verbringt
Es ist wichtig zu beachten, dass das Gesetz von Little eine mathematische Beziehung von Durchschnittswerten darstellt: Jede der drei Variablen beeinflusst mindestens eine oder beide anderen Variablen in der Beziehung. Das Gesetz zeigt Ihnen also, welche Hebel Sie bei der Analyse Ihres Prozesses für eventuelle Verbesserungen ziehen müssen.
Damit das Gesetz von Little gelten kann, muss eine Annahme gültig sein, nämlich die Tatsache, dass sich das System in einem stabilen Status befinden sollte. Das bedeutet, dass das System über die Zeit konstant bleibt.
Umsetzung von Little’s Law in Kanban
Little’s Law kann für zahlreiche Anwendungen genutzt werden, z. B. im Projektmanagement, in der Softwareentwicklung oder in der Fertigung, aber in diesem Beispiel konzentrieren wir uns darauf, wie es auf Kanban angewendet werden kann.
Eine andere Version von Little’s Law wurde in den 1980er Jahren entwickelt, die sich auf das Betriebsmanagement konzentrierte. Diese Version konzentrierte sich eher auf den Durchsatz und die Abfahrtsrate eines Systems als auf die Ankunftsrate eines Systems. Aufgrund der Wurzeln im Operations Management hat auch die Kanban-Gemeinschaft diese Durchsatzvariante übernommen. Das operative Management und die Kanban-Community änderten das Gesetz von Little in die folgende Gleichung:
Unfertige Erzeugnisse (WIP) = Durchlaufzeit (TH) * Zykluszeit (CT)
– WIP = Durchschnittliche Anzahl von Items in WIP
– TH = Durchschnittlicher Datenrate des Systems
– CT = Durchschnittliche Zeit, die ein Item benötigt, um das System zu durchlaufen
In dieser Gleichung gibt es eine Beziehung zwischen 3 Variablen, wobei jede von ihnen eine oder beide anderen Variablen beeinflusst.
Kommen wir zu den technischen Aspekten. Wenn Sie Fragen haben oder mit dem Little’s Law nicht vertraut sind, nehmen Sie einfach Kontakt mit uns auf, und einer unserer technischen Mitarbeiter wird sich mit Ihnen in Verbindung setzen, um Ihnen zu erklären, wie es Ihrem Unternehmen helfen kann.
Manchmal sind Annahmen das, was zählt
Betrachtet man die beiden oben genannten Formeln, so sieht es recht einfach aus. Dies ist leider nicht der Fall. Der Unterschied zwischen den beiden Formeln liegt in der Ausrichtung der einzelnen Formeln. Die erste Formel konzentriert sich auf die Ankunftsrate, während die zweite Formel sich mit der Abgangsrate des Systems befasst. Dies führt dazu, dass sich die Annahmen für die Formeln voneinander unterscheiden. Für die erste Formel ist die einzige Voraussetzung, dass sich Ihr System in einem stabilen Zustand befindet. Während der Fokus auf den Durchsatz der zweiten Formel eine Änderung der Annahmen erfordert, um gültig zu sein. Die Liste der Annahmen, unter denen diese Formel gilt, lautet wie folgt
- Die durchschnittliche Input- oder Ankunftsrate sollte gleich der durchschnittlichen Output- oder Abgangsrate sein.
- Alle begonnenen Arbeiten werden schließlich abgeschlossen und verlassen das System.
- Die WIP-Höhe sollte zu Beginn und am Ende des für die Berechnung gewählten Zeitintervalls in etwa gleich sein.
- Das durchschnittliche Alter des WIP nimmt weder zu noch ab (WIP-Alter ist die Zeit, die ein Artikel in Bearbeitung bis heute im Workflow verbracht hat).
- Zykluszeit, WIP und Durchsatz müssen alle in einheitlichen Einheiten (z. B. Tage oder Stunden) gemessen werden.
Diese Annahmen sollten für das Zeitintervall erfüllt sein, an dem Sie interessiert sind, damit das Gesetz von Little gültig ist. Die Verletzung einer oder mehrerer dieser Annahmen verringert die Genauigkeit der Schätzung von Little’s Law. Die Annahmen 1 und 2 beziehen sich auf die Erhaltung des Flows innerhalb des Systems. Die Annahmen 3 und 4 beziehen sich auf die Stabilität des Systems und Annahme 5 ist notwendig, damit die Mathematik des Gesetzes korrekt herauskommt.
Bei Little’s Law ist es nicht wichtig, sich auf Mathematik zu konzentrieren und die Zahlen in die Formel einzusetzen. Der Schwerpunkt sollte auf den 5 oben genannten Annahmen liegen. Die Annahmen sollten von Ihrer Organisation verstanden und bekannt sein. Das Befolgen dieser Annahmen und das Verfolgen Ihres Systems anhand dieser Annahmen macht Ihr System berechenbar. Ein Bruch der Annahmen führt zu einer erhöhten Unvorhersehbarkeit, die zu längeren Zykluszeiten und mehr Prozessvariabilität führen kann.
FAZIT
Bei Little’s Law geht es nicht um die Mathematik der Warteschlangentheorie, sondern darum, die Annahmen zu verstehen, damit das Gesetz funktioniert. Diese Annahmen können dann als Leitfaden, Modell oder Entwurf für die Prozesspolitik verwendet werden. Falls Ihr aktueller Prozess gegen die Annahmen von Little’s Law verstößt, verlieren Sie die Vorhersagbarkeit Ihres Systems.
