Wie zwei Kennzahlen uns zu einer 50%igen Steigerung des Teamdurchsatzes geführt haben

Herausforderung‍

Verbesserung der Transparenz und Berechenbarkeit des Wertlieferungsprozesses

Als der Kunde auf uns zukam, verwendete sein Team Kanban für die Produktlieferung. Obwohl der Prozess gut organisiert war, hatten die Beteiligten mit zwei Problemen zu kämpfen:

1. Bestimmung der Effizienz des Teams bei der Wertschöpfung.
2. Erstellung datengestützter Pläne für die zukünftige Produktentwicklung.

Unser Ziel war es, die Transparenz des Prozesses zu erhöhen und zu optimieren, wie viel Wert mit jedem Intervall geliefert wird.

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Messung der Prozesseffizienz mit Zykluszeit und Durchsatz

Um dem Unternehmen zu helfen, die Effizienz seiner Produktentwicklung zu messen und die Vorhersagbarkeit zu verbessern, haben wir uns für zwei Kennzahlen entschieden:

• Zykluszeit
• Durchsatz

Wir haben mit diesen beiden begonnen, weil sie für das Verständnis der fortgeschritteneren Metriken in der Zukunft von entscheidender Bedeutung sein werden.

Unser Ziel war es, die Engpässe im Prozess zu identifizieren — redundante Aktivitäten, Qualitätseinbußen oder Verlangsamungen — und Verbesserungen vorzunehmen, um die Arbeit des Teams effizienter zu gestalten.

Zykluszeit — Wie schnell Aufgaben erledigt werden

Die Zykluszeit misst die durchschnittliche Zeit, die für die Erledigung der meisten Aufgaben benötigt wird (von dem Moment an, in dem sie gestartet werden, bis sie als erledigt markiert werden.)

In der folgenden Tabelle können wir das im Fall unseres Kunden sehen 87% der Aufgaben wurden innerhalb von 3 Wochen erledigt.‍

Bei der Zykluszeitanalyse ist es optimal, etwa 85% der Aufgaben zu berücksichtigen, um ungewöhnliche Fälle auszuschließen und genaue Daten für Prognosen und Planung zu erhalten.

Durchsatz — Wie viele Aufgaben werden in einem Intervall erledigt

Der Durchsatz misst die durchschnittliche Anzahl von Aufgaben, die innerhalb eines Zeitraums einer bestimmten Länge erledigt werden.

Dies ist die Anzahl der Aufgaben, die in der Zykluszeitanalyse unter das 85% -Ziel fallen.

Anhand der folgenden Tabelle konnten wir das während jeder zufällig gewählte Zeitraum von 3 Wochen, das Team hat in der Regel geliefert 15 Aufgaben, deren Erledigung 3 Wochen oder weniger gedauert hat.

Interpretation von Daten, um Engpässe zu beheben und den Prozess zu optimieren

Nachdem wir die notwendigen Daten gesammelt hatten, war es an der Zeit, sie in einen Kontext zu stellen. Wir haben uns mit dem Team getroffen, um zu sehen, welche Prozessverbesserungen wir implementieren könnten.

Bei näherer Betrachtung unserer Zykluszeit stellten wir fest, dass Bei 75% der Aufgaben (32 von 42) dauerte es 7 bis 13 Tage, bis sie von Code Review entfernt wurden zur nächsten Stufe.

Da dieser Teil des Prozesses vollständig in der Kontrolle des Teams lag, konnten sie das Problem vor Ort lösen.

Gemeinsam haben wir zwei einfache Verbesserungen implementiert:

• Jeder Entwickler hat sich verpflichtet beginnt jeden Tag mit der Durchführung eines Code-Reviews der Pull-Requests anderer Entwickler.
• Das ganze Team hat angefangen Priorisierung der Suche nach Code-Reviewern bei täglichen Stand-Ups.

Was waren die Auswirkungen dieser Verbesserungen?

Was wir erreicht haben

Kleine Korrekturen führten zu einer Erhöhung des Durchsatzes um +50%

Indem wir der täglichen Besprechungsagenda einen einzigen Punkt hinzugefügt und die Zeitpläne der Entwickler einfach angepasst haben, haben wir die folgenden Ergebnisse erzielt:

• reduzierte Zykluszeit — von 3 Wochen bis 1-2 Wochen,
• verbesserter Durchsatz — von 15 Aufgaben in 3 Wochen auf 15 Aufgaben in 2 Wochen (= 50% mehr Aufgaben in einem vergleichbaren Zeitraum).

Keines der Teammitglieder musste Überstunden machen, und niemand musste an einem Tag mehr erledigen als normalerweise. Das Team konzentrierte sich einfach auf weniger Aufgaben gleichzeitig, und das bedeutete:

• weniger offene Aufgaben auf einmal,
• reduzierter Kontextwechsel,
• geringeres Risiko widersprüchlicher Änderungen (als Aufgaben darauf warteten, zusammengeführt zu werden.)

Diese kleinen, aber effektiven Änderungen sind die Art von Beobachtungen und Anpassungen, nach denen wir ständig suchen sollten, um unseren Umgang mit unseren Ressourcen zu optimieren.

Datengestützte Planung wurde möglich

Metriken sind leistungsstarke Tools sowohl für Teams als auch für Stakeholder.

Durch den Zugriff auf diese Kennzahlen war das Team in der Lage, Hindernisse zu identifizieren und effektive Selbstverwaltung ihre Prozesse.

Gleichzeitig konnten die Interessengruppen aus der Wirtschaft endlich sehen, wie schnell die Schrittzuwächse umgesetzt wurden, wodurch der Prozess transparent und vorhersehbar wurde.

Dies ermöglichte es ihnen, fundiertere Entscheidungen über die Zukunft ihrer Produkte zu treffen und Entwicklung effektiver planen.

Anhand von Informationen zur Erledigungszeit der Aufgabe (Zykluszeit) und der Anzahl der Artikel, die in einem bestimmten Zeitraum geliefert werden können (Durchsatz), konnten sie leicht feststellen, welche Schritte durchführbar waren und welche nicht.

Ein guter Anfang, aber nicht das Ende der Reise

Was könnte das Team als Nächstes tun?

Nachdem nun eine solide Grundlage geschaffen wurde, kann das Team beginnen, fortgeschrittenere Kennzahlen zu verwenden, um seine Prozesse weiter zu analysieren.

Eine Metrik, die bei der Skalierung der Analyse besonders nützlich sein könnte, ist Vorlaufzeit für Kunden, was die Dauer misst von dem Moment an, in dem ein Feature konzipiert wird, bis zu seiner Veröffentlichung für den Benutzer.

Durch die Messung und Optimierung der Customer Leader Time können sich Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil gegenüber ihren Mitbewerbern verschaffen, neue Kunden für ihre Produkte gewinnen und das Engagement des bestehenden Kundenstamms verbessern.

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