Drei Denkfehler zu Kanban-Metriken (Leadtime / Flow Efficiency)

Metriken sind ein zentrales Thema in Kanban. Durch die Betrachtung und Reflektion der Metriken sieht man, ob und wie man besser wird. Ohne sie ist es schwierig, zu wissen, wo man steht und wie man sich verbessern soll. Es gibt aber Denkfehler zu den gängigen Kanban-Metriken, die ganz interessant sind. Drei davon wollen wir hier besprechen.

1. Die durchschnittliche Lead-Time hat Aussagekraft (Irrtum)

Jemand bei einem Kunden erzählte mir, da der Durchschnitt der Lead Times 15 Tage wäre, müsse man halt einfach 15 Tage vorher anfangen, wenn man etwas fertig kriegen wolle. Die Kanban-Teams bei diesem Kunden hatten sogar die durchschnittliche Lead Time als KPI. 

Das zeigt zwei Dinge, und ich meine das nicht bös, es ist halt einfach so: 1. Menschen sind von Natur aus schlecht in Probabilistik und 2. viele Kanban-Practitioners hatten noch nicht die Zeit, sich eingehend genug mit der Materie zu beschäftigen.

Bei einer Lead Time von 15 Tagen im Schnitt dauert es in knapp der Hälfte aller Fälle länger als 15 Tage, bis die Sache fertig ist. Knapp die Hälfte, weil Lead-Time-Verteilungen i.d.R. links-steil sind, und bei solchen Verteilungen der Median kleiner ist als der arithmetische Mittelwert, wie man in der Abbildung sieht.

 

 

Interessant wäre also eher: Wie viel Tage beträgt die Lead Time mit einer 80-Prozent-Chance? Das sind in der Abbildung 21 Tage. Wenn uns also jemand fragt: “Wenn du heute anfängst, wann wird die Arbeit fertig sein?”.Dann sagen wir ihm darauf: “In 21 Tagen”. Und liegen in 4 von 5 Fällen richtig. 

Nun ist so eine Liefertreue von 80% schon besser als vieles, was uns in der freien Wildbahn begegnet. Wenn es aber kritisch ist, zur Deadline sicher zu liefern, nutzt man natürlich am besten ein höheres Perzentil: Mit 90% Wahrscheinlichkeit wir die Arbeit nach 40 Tagen fertig. 

Daran sehen wir, dass es wichtig ist, eine “schmale” Verteilung von Lead Times zu erreichen. Mit möglichst wenig Ausreißern nach rechts. In Kanban sagt man hier Thin Tail (gut) versus Fat Tail (schlecht). Bei einem Fat Tail, also vielen Werten rechts vom “dicken Bauch” im Histogramm, ist der Unterschied zw. 80% und 90% Lieferwahrscheinlichkeit einfach unangenehm hoch. Wie bei uns im Beispiel.

Das bringt uns zu einem zweiten Denkfehler.

 

2. Gut ist, wenn die Leadtime niedriger wird (nicht immer) 

Die Lead Time zu verbessern, ist ein zentrales Anliegen von Kanban. Aber was heißt verbessern? Erst mal denkt jeder an: Niedrigere Lead Times sind besser. Was auch nicht falsch ist. Niedrigere Lead Times heißt: Die Arbeit kommt schneller beim Abnehmer an. Die Gretchenfrage ist: Welchen Teil der Verteilung betrachten wir?

 

 

Wie man in der Abbildung sieht, hat die erste Lead-Time-Verteilung einen Median (50. Perzentil) von 12 Tagen. Das ist natürlich “besser” als der Median von 15 Tagen in der unteren Verteilung. Stellen wir uns vor, dasselbe Team hätte vor 3 Monaten die untere und heute die obere Verteilung von Lead Times. Der Median ist klar besser. Juhu! Doch hier greift auch wieder Punkt 1 dieses Posts: Mittelwert und Median sind uninteressant, wenn die Verteilung schlechter geworden ist, sprich, wenn die Kurve breiter geworden ist.

Wenn sich also die Lead Time erhöht im Schnitt, die Kurve insg. aber schmaler wird, sprich, das z.B. 90. Perzentil nach links rutscht, dann ist das besser. Denn es bedeutet bessere Predictability und stabileren Flow.

 

3. Bessere Prozesse bringen bessere Flow Efficiency (manchmal)

Die dritte Fehlannahme, die wir in diesem Post besprechen, lautet: Bessere Prozesse bringen bessere Flow Efficiency. Das ist natürlich auch nicht falsch. Flow Efficiency ist das Verhältnis von tatsächlicher Arbeitszeit (Touch Time oder Process Time genannt) zur Lead Time (auch Durchlaufzeit genannt), also der gesamten Zeit, die es braucht, bis die Arbeit fertig ist.

 

 

Dieses Verhältnis ist meistens scherzhaft niedrig: Ca. 5 - 15% der Durchlaufzeit sind in vielen Organisationen echt Arbeit, der Rest ist Wartezeit/Liegezeit. Falls Sie die nötigen Daten haben (also Lead Times und tatsächliche Bearbeitungszeit), werten Sie die mal aus. Wenn Sie eine Flow Efficiency von >25% haben, kriegen Sie von uns eine Tafel Schokolade geschickt. Kein Witz! Im Beispiel im Bild sehen wir, wie eine Flow Efficiency von 20% zustande kommt.

Natürlich will man die Flow Efficiency erhöhen, weil das bedeutet, dass weniger Liegezeiten anfallen, das Arbeitsergebnis also früher beim Abnehmer ankommt.

Es gibt da aber eine interessante Falle. Nehmen wir an, wir ändern die Prozesse, schrauben hier, schrauben dort, und dann stellen wir fest: Die Flow Efficiency ist höher geworden. Noch sollte man nicht den Schampus köpfen. Man kann die Flow Efficiency nämlich auch dadurch erhöhen, dass man nicht-wertschöpfende Arbeitsschritte einführt. Dann arbeitet man nämlich länger an der Sache, mit Glück wird die Lead Time dadurch nicht länger, und Schwupps, hat man rechnerisch eine bessere Flow Efficiency. Hätte die Person in unserer Abbildung z.B. mit zusätzlichen, aber nicht wertstiftenden Tätigkeiten 3 statt 2 Stunden am Tag gearbeitet an der Aufgabe, wäre die Flow Efficiency 30%. Das Verhältnis von wirklich wertschöpfender Arbeit zur Lead Time ist aber nicht besser geworden!

Es ist also wichtig, darauf zu achten, dass möglichst nur wertschöpfende Tätigkeiten an der Arbeit durchgeführt werden. Wenn sie 5 mal den Herd kontrollieren, bevor sie das Haus verlassen, haben Sie zwar mehr gearbeitet, aber das Ergebnis wird dadurch nicht besser. Ein zentrales Ziel in Lean und Kanban ist, nicht-wertschöpfende Tätigkeit als Waste (Verschwendung) zu identifizieren und zu eliminieren.

Im oben gezeigten Beispiel der Lead-Time-Verteilung lag die Flow Efficiency übrigens bei circa 13%. Betrachtet man die Verteilung der Flow Efficiency pro Work Item, kann man analysieren, welche Work Items sehr gut und welche sehr schlecht abschneiden. Das kann ein interessanter Ansatz für Verbesserungen sein.

 

 

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