敏捷利特尔法则之我见
2017-02-20 阅读 2903

在敏捷开发中,利特尔法则是关于开发产品的前置时间(Lead Time)与在制品(WIP)关系的简单数学公式。该公式由麻省理工大学斯隆商学院(MIT Sloan School of Management)的教授John Little于1961年所提出,其英文名称为:Little's Law。具体的数学公式表达如下:

平均吞吐量(DeliveryRate)=在制品(WIP)/前置时间(Lead Time)

吞吐量即每次迭代可完成的待开发任务的比率,在制品是开发团队可同时处理的开发任务量。前置时间是指产出的单个产品从定义到交付的整个流程所需的时间。

大家都知道,一个团队针对生产工作的处理能力在一个阶段是一定的,如果有大量的工作有待完成,远远超出团队的同时处理能力,就会出现很多工作处于漫长排队的情况而无人处理,这会增加完成单个产品的前置时间。比如一个生产流程需要4个步骤,每个步骤需要2秒钟,那么在没有排队的情况下完成一个产品就需要8秒钟。如果出现排队情况,就会出现每多一个排队的工作,前置时间会增加2秒的情况。比如有4个排队的工作,前置时间就会变成16秒。

我们再以实际的生活例子进行举例说明。比如你去访问一个景点,该景点固定的容纳人数是60人。每个人在该风景点停留的平均时间是3分钟。假设在你的前面还排有20个人,你估计你大概从开始排队等待到离开此风景点需要多少时间呢?答案是4小时(3×(20+60)=240分钟)。

在敏捷中前置时间周期时间是衡量团队绩效的重要指标,我们需要尽量降低生产出一个合格产品的前置时间,那么就需要考虑减少待制品排队的情况。如果想提高平均吞吐量的指标,还有一种办法就是在短时间内尽快提高团队在单次迭代开发的过程中对待制品的处理产能或生产率。但这是很难一触而就的,并且也受制于市场对该产品供应量的需要,所以比较容易的方法就是在一次迭代中减少待制品的数量

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