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第九章
如果我們持續追蹤這個專案,將會發生什麼事呢?存貨又會再一次填滿?或是有另一次
的交付因而將系統中的工作項目清空?如果進來的功能比清出的多,長期這樣下來,存
貨將會有越來越多的趨勢──而且整個團隊都會感覺得到。他們將會漸漸有越來越多的
工作要做,並且會感覺時間越來越緊迫。這就是當系統不流暢時「深陷泥沼」的感覺。
幸運的是我們知道如何修正這個問題:加入 WIP 上限。團隊可以經由實驗及回饋迴路來
找出適合他們系統的 WIP 上限。並且,如果他們找到的是對的數值,那麼工作項目進來
的速度會和團隊能處理它們的速度取得平衡,長期存貨的走勢會是平緩的,長期到達率
也是一樣。一旦成功了,那麼系統就是穩定的。
另外,當系統是
穩定的
,各數值之間會有一個簡單的關係叫做利特爾法則(Little
’
s
Law)──排隊理論中的一部分定律──是以在 1950 年代提出此理論的發現者,被認
為是行銷學之父的 John Little 命名,雖然公式當中有一個希臘字母,但是你不需要很懂
數學也能夠使用:
L=W×λ
用白話解釋,這表示如果你有一個穩定的工作流程,平均存貨會
永遠
等於平均到達率乘
上平均前置時間。那是一個數學上的定律:已經被證明,當系統是在穩定的情況下,該
理論永遠為真。反之亦然:
W=L÷λ
如果你知道平均存貨和平均到達率,
你就可以計算平均前置時間
。事實上,計算平均
存貨和到達率都很簡單直接:只要每日寫下看板上的工作項目總數,再寫下當日加入第
1 欄的總數。我們在 CFD 是用虛線或是點線來呈現它們。如果你的系統是穩定的,那麼 ...