{"id":3675,"date":"2022-11-24T17:25:46","date_gmt":"2022-11-24T16:25:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www2.uffective.com\/2022\/11\/24\/littles-law-improve-process-performance\/"},"modified":"2026-03-30T19:25:09","modified_gmt":"2026-03-30T17:25:09","slug":"littles-law-improve-process-performance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.uffective.com\/de\/littles-law-improve-process-performance\/","title":{"rendered":"Little&#8217;s Law | Prozess Performance verbessern"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Erfahren Sie, wie Little&#8217;s Law Ihre Gesch\u00e4ftsabl\u00e4ufe erheblich verbessern kann.<\/strong><\/p>\n\n<p><strong>In diesem Artikel zeigen wir Ihnen, wie das geht:<\/strong> <\/p>\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Verstehen, wie das Gesetz von Little funktioniert <\/li>\n\n\n\n<li>Integrieren Sie es in Ihren Kanban-Rahmen <\/li>\n\n\n\n<li>Verwenden Sie Annahmen, um Ihre Sch\u00e4tzungen zu <strong>verbessern<\/strong> <\/li>\n<\/ul>\n\n<div style=\"height:40px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Little\u2019s Law 101<\/h2>\n\n<p>Wir alle wollen Projekte effizienter und optimaler gestalten. Gibt es eine bew\u00e4hrte Methode, um herauszufinden, wie unsere Projektwarteschlangen strukturiert sind, welche Fehler sie aufweisen und was wir tun k\u00f6nnen, um diese zu verbessern? <\/p>\n\n<p>Little\u2019s Law ist ein Theorem f\u00fcr 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. <\/p>\n\n<p>Mathematisch gesehen besteht zwischen diesen drei Variablen die folgende Beziehung: <\/p>\n\n<p><strong>L = \u03bb * W<\/strong> <\/p>\n\n<p><strong>\u2013 L = Durchschnittliche Anzahl von Items in der Warteschlange<\/strong> <\/p>\n\n<p><strong>\u2013 \u03bb = Durchschnittliche Ankunftsrate von Items in der Warteschlange <\/strong> <\/p>\n\n<p><strong>\u2013 W = Durchschnittliche Zeit, die ein Items in der Warteschlange verbringt<\/strong> <\/p>\n\n<p>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 f\u00fcr eventuelle Verbesserungen ziehen m\u00fcssen. <\/p>\n\n<p>Damit das Gesetz von Little gelten kann, muss eine Annahme g\u00fcltig sein, n\u00e4mlich die Tatsache, dass sich das System in einem stabilen Status befinden sollte. Das bedeutet, dass das System \u00fcber die Zeit konstant bleibt. <\/p>\n\n<div style=\"height:40px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Umsetzung von Little&#8217;s Law in Kanban<\/h2>\n\n<p>Little&#8217;s Law kann f\u00fcr 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. <\/p>\n\n<p>Eine andere Version von Little\u2019s 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 \u00fcbernommen. Das operative Management und die Kanban-Community \u00e4nderten das Gesetz von Little in die folgende Gleichung: <\/p>\n\n<p>Unfertige Erzeugnisse (WIP) = Durchlaufzeit (TH) * Zykluszeit (CT) <\/p>\n\n<p><strong>\u2013 WIP = Durchschnittliche Anzahl von Items in WIP<\/strong> <\/p>\n\n<p><strong>\u2013 TH = Durchschnittlicher Datenrate des Systems<\/strong> <\/p>\n\n<p><strong>\u2013 CT = Durchschnittliche Zeit, die ein Item ben\u00f6tigt, um das System zu durchlaufen<\/strong> <\/p>\n\n<p>In dieser Gleichung gibt es eine Beziehung zwischen 3 Variablen, wobei jede von ihnen eine oder beide anderen Variablen beeinflusst. <br\/><br\/><strong>Kommen wir zu den technischen Aspekten. Wenn Sie Fragen haben oder mit dem Little&#8217;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 erkl\u00e4ren, wie es Ihrem Unternehmen helfen kann.<\/strong><\/p>\n\n<div style=\"height:40px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Manchmal sind Annahmen das, was z\u00e4hlt<\/h2>\n\n<p>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, w\u00e4hrend die zweite Formel sich mit der Abgangsrate des Systems befasst. Dies f\u00fchrt dazu, dass sich die Annahmen f\u00fcr die Formeln voneinander unterscheiden. F\u00fcr die erste Formel ist die einzige Voraussetzung, dass sich Ihr System in einem stabilen Zustand befindet. W\u00e4hrend der Fokus auf den Durchsatz der zweiten Formel eine \u00c4nderung der Annahmen erfordert, um g\u00fcltig zu sein. Die Liste der Annahmen, unter denen diese Formel gilt, lautet wie folgt <\/p>\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Die durchschnittliche Input- oder Ankunftsrate sollte gleich der durchschnittlichen Output- oder Abgangsrate sein.<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Alle begonnenen Arbeiten werden schlie\u00dflich abgeschlossen und verlassen das System.<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Die WIP-H\u00f6he sollte zu Beginn und am Ende des f\u00fcr die Berechnung gew\u00e4hlten Zeitintervalls in etwa gleich sein.<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong>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).<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Zykluszeit, WIP und Durchsatz m\u00fcssen alle in einheitlichen Einheiten (z. B. Tage oder Stunden) gemessen werden.<br\/><\/strong><\/li>\n<\/ol>\n\n<p>Diese Annahmen sollten f\u00fcr das Zeitintervall erf\u00fcllt sein, an dem Sie interessiert sind, damit das Gesetz von Little g\u00fcltig ist. Die Verletzung einer oder mehrerer dieser Annahmen verringert die Genauigkeit der Sch\u00e4tzung von Little\u2019s 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 Stabilit\u00e4t des Systems und Annahme 5 ist notwendig, damit die Mathematik des Gesetzes korrekt herauskommt. <\/p>\n\n<p>Bei Little\u2019s 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 f\u00fchrt zu einer erh\u00f6hten Unvorhersehbarkeit, die zu l\u00e4ngeren Zykluszeiten und mehr Prozessvariabilit\u00e4t f\u00fchren kann. <\/p>\n\n<div style=\"height:40px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">FAZIT<\/h2>\n\n<p>Bei Little\u2019s Law geht es nicht um die Mathematik der Warteschlangentheorie, sondern darum, die Annahmen zu verstehen, damit das Gesetz funktioniert. Diese Annahmen k\u00f6nnen dann als Leitfaden, Modell oder Entwurf f\u00fcr die Prozesspolitik verwendet werden. Falls Ihr aktueller Prozess gegen die Annahmen von Little\u2019s Law verst\u00f6\u00dft, verlieren Sie die Vorhersagbarkeit Ihres Systems.<\/p>\n\n<div style=\"height:40px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Little&#8217;s Law | Prozess Performance verbessern<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":3406,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","rank_math_focus_keyword":"Little's Law Prozessoptimierung","rank_math_description":"Little's Law angewendet auf das Projektportfolio Management: Wie Sie mit dieser Methode Durchlaufzeiten verk\u00fcrzen und die Prozessleistung steigern.","rank_math_title":"Little's Law - Prozess Performance verbessern | Uffective","footnotes":""},"categories":[42,37,39],"tags":[],"class_list":["post-3675","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-agile-de","category-portfolio-de","category-projekt-management"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.uffective.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3675","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.uffective.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.uffective.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.uffective.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.uffective.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3675"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.uffective.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3675\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3680,"href":"https:\/\/www.uffective.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3675\/revisions\/3680"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.uffective.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3406"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.uffective.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3675"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.uffective.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3675"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.uffective.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3675"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}