Следующее, что нужно понять, — насколько большая задержка на самом деле типична для профессиональных услуг, интеллектуальной работы, рабочего процесса. Отношение общей продолжительности ко времени, потраченному на ожидание, называется эффективностью потока. На Рис. 2 показано, как рассчитывается эффективность потока. В лучших тематических исследованиях, о которых сообщалось в Канбан-сообществе, эффективность потока достигает более 40%. В самой первой Канбан-системе в 2004 году она начиналась с 8%. Оказывается, 8% — это высокое начальное значение, были сообщения и об 1−2%. Обычно мы ожидаем, что эффективность потока будет в диапазоне 1−25%, причем, в большинстве случаев, это будет нижняя граница вышеуказанного диапазона. Поэтому есть важное следствие: для продолжительности рабочего элемента от 75 до 99% времени составляет время ожидания, а ожидание полностью недетерминировано по своей природе.
Остальные 1−25% рассматриваются в первой статье этой серии «
Что мы знаем о продолжительности: индивидуальные активности». Вывод этой предыдущей статьи состоит в том, что продолжительность отдельной задачи может варьироваться в пределах 200 раз от минимума до максимума, она не детерминирована по своей природе. Теперь мы знаем, что эта недетерминированная продолжительность задачи составляет от одной сотой до одной четверти общей продолжительности. Таким образом, у нас есть полностью недетерминированное время задержки, которое составляет 75−99% от общей продолжительности, и сумма длительностей задач, которые могут меняться по масштабу на 2 порядка, и составляют остаток. Давайте предположим, что мы считаем, что можем определять размеры элементов и что их размер и сложность действительно коррелируют с продолжительностью отдельной задачи, тогда у нас все еще есть проблема с недетерминированностью буферов и состояний ожидания, которые определяют фактическую продолжительность рабочего процесса. Даже если бы мы могли точно сказать «эта пользовательская история займет 4 дня», вполне вероятно, что общая продолжительность составит от 16 до 400 дней. Представьте, что мы сравниваем этот элемент с другим, выполнение которого, по нашему мнению, займет всего 2 дня. Наш детерминистский анализ, без сомнения, предполагает, что задание 2 будет выполнено раньше задания 1. Однако реальность недетеминированных состояний буфера и ожидания означает, что вероятность того, что второй элемент (выполнение которого мы оценили как половину времени по сравнению с первым) на самом деле будет выполняться дольше, близка к 50%. Помимо того, что вероятность более продолжительного выполнения близка к 50%, существует вероятность того, что выполнение может занять в пределах 100 раз больше времени.
В управлении рисками 50-процентная вероятность того, что потребуется больше времени, известна как «вероятность x», в то время как фактическое большее количество времени известно как «функция от x или f (x)». В управлении рисками нам нужно больше беспокоиться о f (x) — или воздействии — чем о вероятности. Если бы мы использовали наши значения за 4 дня в сравнении с 2 днями в уравнении приоритизации для принятия решений о выстраивании последовательности, существует почти 50% вероятность того, что мы примем неправильное решение с точки зрения выстраивания последовательности, и влияние неправильного решения может быть существенным. Учитывая, что эти два элемента существуют не в вакууме, сложность проблемы резко возрастает, если мы рассмотрим значительное количество других альтернатив, с которыми мы будем их сравнивать. Достаточно всего лишь нескольких элементов сравнения, и мы достигнем точки, в которой вероятность правильного выстраивания последовательности из них на основе продолжительности стремительно приближается к нулю. И, конечно же, весь этот анализ включал в себя «давайте предположим», что мы действительно можем правильно определить продолжительность отдельной задачи. Но это предположение является ложным, как мы знаем из первой части этой серии статей.