Métricas lean aplicadas à gestão de fluxo kanban

1. Métricas.
O que fazem? Onde encontramos?
Porque precisamos?
Não perca (seu raro e precioso) tempo fazendo estimativas ou caçando
bruxas!

3. Não estime
• Ao invés de produzir algo de valor, você
está desperdiçando seu tempo
• Apesar de tudo, não existe razão ou fato
lógico-matemático que nos leve a crer
que, se a história A é mais complexa do
que a história B então certamente a
história A tomará mais tempo para
terminar do que a história B.
https://rodrigoalmeidadeoliveira.wordpress.com/2018/09/18/estimar-ou-nao-estimar/

6. E não apenas um pouco errado.
Muito errado

7. Vejamos

8. ESTATÍSTICA BÁSICA
• Média
• Mediana
• Moda
• Desvio Padrão
• Histograma
• Percentil

9. ESTATÍSTICA BÁSICA
CÁLCULO VANTAGENS DESVANTAGENS
MODA Fácil de calcular
Não é afetada por valores extremos
Pode estar afastada do centro das observações
Difícil de incluir em equações matemáticas
A distribuição pode ter mais de uma moda
Não usa todos os dados disponíveis
MEDIANA Fácil de determinar
Não é afetada por valores extremos
Parece ser uma medida correta, pois
divide a série em partes iguais a 50%
Difícil incluir em equações matemáticas
É necessário conhecer todos os valores da
distribuição
MÉDIA Fácil de compreender e usar
Usa todos os dados disponíveis
Fácil de incluir em equações
matemáticas
É afetada pelos valores extremos
É necessário conhecer todos os valores da
distribuição

10. ESTATÍSTICA BÁSICA
https://web.stanford.edu/~savage/faculty/savage/FOA%20Index.htm

11. ESTATÍSTICA BÁSICA
• Gráfico de Dispersão
Quando utilizar: o gráfico de
dispersão nos ajuda a avaliar a
relação de duas variáveis, quanto à
sua distribuição

12. 95º percentil:
104 dias ou menos

13. 85º dos itens gastam até 53 dias ou
menos para serem finalizados
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14. ESTATÍSTICA BÁSICA
• Histogramas
Quando utilizar: o histograma é uma ferramenta
adequada quando temos dados numéricos e
desejamos aprender sobre a distribuição deles.

15. ESTATÍSTICA BÁSICA
• Histogramas
Como interpretar: no histograma olhamos informações
de localização e de variação dos dados. Por exemplo, qual
o centro (a média), qual o mínimo e o máximo, qual a
amplitude (variação)?
O objetivo é conhecer um pouco sobre os dados que
estamos trabalhando e também identificar a possível
presença de outliers. Por essas razões, o histograma é
uma das primeiras ferramentas que utilizamos na
chamada análise descritiva ou exploratória de dados.

17. 50º percentil:
20 dias ou menos

18. 70º percentil:
35 dias ou menos

19. 85º percentil:
62 dias ou menos

20. 95º percentil:
104 dias ou menos
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21. As métricas podem ajudar você a
entender melhor sua demanda e
capacidade

22. Métricas Lean
Qual é a diferença entre estimativa
e previsão?

23. Métricas Lean
Definições essenciais
INÍCIO DO FLUXO: Um ponto específico em que demanda se transforma de uma ideia
arbitrária em um item de trabalho que deve ser imediatamente atualizado e completado.
FIM DO FLUXO: Definido como entrega para quem solicitou a demanda ou entrega para
algum outro time ou processo.
DEMANDA: Qualquer unidade discreta ou indireta de trabalho de valor de cliente é um
candidato a demanda - nomeado como item de trabalho (história, épico, característica,
requisito, caso de uso, aprimoramento, contrato, peça de marketing, solicitação ao RH, ...)

24. MÉTRICAS LEAN
LEAD TIME COMPLETO
LEAD TIME INTERNO

25. MÉTRICAS LEAN
CYCLE
TIME
CYCLE
TIME
CYCLE
TIME
CYCLE
TIME

26. MÉTRICAS LEAN
WAIT TIMEWAIT
TIME
WAIT TIMEWAIT TIME

27. MÉTRICAS LEAN
RESPONSE
TIME

29. MÉTRICAS LEAN
Eficiência de Fluxo
EF = LEAD TIME TOTAL – TEMPO DE ESPERA
LEAD TIME TOTAL
ou
EF = TEMPO TOTAL TRABALHADO
LEAD TIME TOTAL
Não é incomum que as equipes que nunca mediram o Lead
Time tenham uma eficiência de fluxo inicial na faixa de 15%.
Daniel Vacanti. When Will It Be Done? (Kindle Locations 630-631). leanpub.com.

30. CFD – Cumulative Flow Diagram
Meça e Gerencie o Fluxo
http://leanguru.pro/the-cumulative-flow-chart-cfd-in-a-nutshell/.
Gráfico que exibe o progresso de um
processo em que há diversos estágios
pelos quais um item deve passar até
estar pronto.
Quando o sistema demonstra
estabilidade as bandas do diagrama serão
suaves e sua altura estável.
Variações indicam áreas potencialmente
incômodas que requerem atenção.

31. CFD – Cumulative Flow Diagram
Meça e Gerencie o Fluxo
http://leanguru.pro/the-cumulative-flow-chart-cfd-in-a-nutshell/.
Gráfico que exibe o progresso de um
processo
Nunca decresce
Evidencia problemas
Ajuda a buscar a estabilidade de fluxo
Mostra gargalos
Deixa claro onde estamos com sobrecarga
de trabalho e onde temos restrições

32. Lead time WIP
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33. Variações e Tendências
Procure trabalhar tendências e variações
dos dados
Coeficiente de Variação = Desvio / Média
Quanto menor o % melhor

34. QUALIDADE
Quão Bem
VELOCIDADE
Quão Rápido
PRODUTIVIDADE
Quantos itens
PREVISIBLIDADE
Quão repetível

35. Métricas # Metas
Métricas são ferramentas para
melhoria

36. Porque medir → Prevenção
Onde focar → Nas dores
Minha meta → Melhorar Sempre

38. Métricas suportam mudanças

39. Fitness Criteria
"Critérios de adequação são métricas que medem o valor do cliente
ao selecionar um serviço várias vezes."
- Tempo de entrega
- Qualidade
- Previsibilidade
- Segurança (conformidade com
requisitos regulamentares)
David J. Anderson
@lki_djaEu

40. Rodrigo Oliveira
Mestre em Engenharia e Gestão de Sistemas e Processos, com ênfase em Qualidade de
Software e Métodos Ágeis.
Pelo IBQMI (U.S.A):
• Accredited Kanban Trainer
• Coach Kanban Certified
• Approved Kanban Professional
Pela LKU (U.S.A)
• Kanban Management Professional
Pelo PMI:
• Project Management Professsional
Mais de 10 anos de experiência em otimização de processos, gestão de projetos e aplicação
de práticas ágeis.

41. Contatos:
• Email: rodrigoalmeidadeoliveira@gmail.com
• Site: rodrigoalmeidadeoliveira.wordpress.com/
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/raoliveira
• Slideshare: https://www.slideshare.net/raoliveira

42. Quer saber mais?
Ou melhor. Praticar mais!

43. Próximos treinamentos
• Workshops Kanban, Métricas e Forecasting:
• https://goo.gl/Gg7TrL
• BH/MG: 16/03 A 17/03/2019
• Flow Management Kanban - System Design com Lego:
• https://goo.gl/4jwwE3
• BH/MG: 25/05 A 26/05/2019
• Workshop Kanban, Métricas e Forecasting:
• https://lnkd.in/ekRHg5Q
• São Carlos/SP: 30/03 A 31/03/2019

44. Fundamentals
(8hrs)
Intermediate
(16 hrs)
Advanced
(16 hrs)
Agile Flow Management (módulos 1 e 2)
Kanban (módulo 1)

45. Forecasting + Métricas
(8hrs)
Lean + Qualidade (8hrs)
Agile Flow Management (módulos 1 e 2)
Lean - Métricas (módulo 2)

46. REFERÊNCIASGRAEML, Alexandre Reis; PEINADO Jurandir. Administração da produção: operações industriais e de serviços. Curitiba: UnicenP, 2007.
DATALYSER. Série – As Sete Ferramentas do Controle da Qualidade – 7FCQ. Disponível em:
<http://www.datalyzer.com.br/site/suporte/administrador/info/arquivos/info44/44.html;. Acesso em Novembro de 2018.
FARIAS, Ana Maria Lima de; LAURENCEL, L. C. Fundamentos de Estatística Aplicada: Módulo I: Estatística Descritiva. Rio de Janeiro/RJ:
Universidade Federal Fluminense, 2000.
http://www.prd.usp.br/disciplinas/docs/pro2712-2005-Alberto_Gregorio/1Ferbasq.pdf
Statistical Methods for Quality Improvement: AOTS, Japão, 1988.
OHNO, T. (1997) - O sistema Toyota de produção além da produção em larga escala. Trad. Cristina Schumacher. Artes Médicas. Porto Alegre.
ROTHER, M. & SHOOK, J. (1999) - Aprendendo a enxergar: mapeando o fluxo de valor para agregar valor e eliminar o desperdício. The Lean
Institute Brasil. São Paulo. STANDARD, C. & DAVIS, D. (1999) - Running today’s factory: a proven strategy for lean manufacturing. Hanser
Gardner Publications. Cincinnati. WARNECKE, H. & HÜSER, M. (1995) - Lean production. International Journal of Production Economics.
Vol.41, p.37-43. WOMACK, J.P.; JONES, D.T. & ROOS, D. (1992) - A máquina que mudou o mundo. Campus. Rio de Janeiro.
MAGENNIS, Troy. The Economic Impact of Software Development Process Choice--Cycle-Time Analysis and Monte Carlo Simulation Results.
In: System Sciences (HICSS), 2015 48th Hawaii International Conference on. IEEE, 2015. p. 5055-5064.
Imagem: http://broadleaf.com.au/resource-material/cost-and-schedule-risk-assessment-risk-factor-modelling
"Moneyball for Software Projects: Agile Metrics for the Metrically Challenged";Troy Magennis goo.gl/VbAEEZ
"High-Level Project Planning using Monte Carlo simulation"; Dimitar Bakardzhiev goo.gl/KkC74b “
#NoEstimates Project Planning using Monte Carlo simulation"; Dimitar Bakardzhiev goo.gl/SDHJYP
"Little's law and predictability"; Daniel Vacanti goo.gl/ETDzg9
"Kanban Metrics in practice at Sky Network Services"; Mattia Battiston goo.gl/tQXqwN
"By the power of metrics";Wolfgang Wiedenroth goo.gl/ebGU3h
"Project planning using Little’s Law"; Dimitar Bakardzhiev goo.gl/rw1X5T
Little, J. D. C., S. C. Graves. 2008. Little’s Law. D. Chhajed, T. J. Lowe,eds. Building Intuition: Insights from Basic Operations Management
Models and Principles. Springer Science + Business Media LLC,New York. J. D. C. Little. Little's law as viewed on its 50th anniversary. Oper.
Res. 59 (2011) 536{539. http://learningagileandlean.wordpress.com/2013/08/01/on-the-practically-useful-properties-of-theweibull-
distribution/
DE FREITAS FILHO, Paulo José. Introdução à modelagem e simulação de sistemas: com aplicações em Arena. Visual Books 2ª edição, 2008.
https://rodrigoalmeidadeoliveira.wordpress.com/2018/08/01/metricas-lean-e-gerenciamento-de-fluxo/

47. REFERÊNCIAS

48. Muito
obrigado!

49. Métricas.
O que fazem? Onde encontramos?
Porque precisamos?
Não perca (seu raro e precioso) tempo fazendo estimativas ou caçando
bruxas!