Categoria: Scrum

Il viaggio del Personal & Team Capacity Planning: dalle congetture ai flussi di lavoro stabili

Questo articolo è la traduzione in italiano di un articolo già precedentemente pubblicato in inglese su questo blog.
Link all’articolo originale.

Da oltre un decennio ho il privilegio di affiancare individui e team in numerose organizzazioni, aiutandoli con l’ausilio di una pratica che ho chiamato Personal Capacity Planning e, più recentemente, Personal & Team Capacity Planning. Si tratta di un metodo che, secondo la mia esperienza empirica, aumenta la produttività e offre un maggiore senso di controllo sul modo in cui i team gestiscono il proprio lavoro. Questo percorso, dalle sue origini alla sua applicazione odierna, si è profondamente intrecciato con i principi e le pratiche del metodo Kanban.

L’origine di un’idea: supportare l’implementazione di Lean

I miei primi passi in quello che sarebbe poi diventato il Personal & Team Capacity Planning risalgono al 2009-2010, quando applicavo Lean come Delivery Manager in un’azienda tecnologica. All’epoca non era una pratica formalizzata con un nome; ho semplicemente iniziato a fare pianificazione delle capacità personali su un foglio di carta. Era un approccio pragmatico ed empirico, inizialmente poco più che un esercizio per comprendere l’utilizzo del tempo personale e far sì che i miei team prendessero coscienza del fatto che le loro capacità personali erano limitate.

La mia comprensione di questo concetto si è approfondita notevolmente nel tempo e dopo aver iniziato a studiare Kanban e il Kanban Maturity Model (KMM). Ad un certo punto è diventato chiaro come questa riflessione personale sulla capacità potesse essere uno strumento utile per le organizzazioni. Ho riportato brevemente questa evoluzione iniziale nel mio primo articolo sull’argomento.

L’evoluzione con Kanban: definire i limiti al WIP

Man mano che la mia conoscenza di Kanban cresceva, cresceva anche la pratica. Si è evoluta in modo specifico per aiutare a definire i limiti al lavoro in corso (WIP). Questo è stato un passo fondamentale, riconoscendo che la necessità di limiti al WIP deriva direttamente dalla capacità produttiva limitata di un team, che a sua volta è vincolata dalla capacità limitata di ogni singolo membro. Il mio secondo articolo ha approfondito come il Personal Capacity Planning aiuti a definire questi limiti fondamentali.

Mi ha ispirato anche lo scambio di idee con Susanne Bartel di Flow Hamburg su questo argomento, così come una presentazione che ha tenuto all’Agile & Kanban Coaching Exchange. Questa presentazione mi ha fatto conoscere il Token System, un concetto che ora ho integrato pienamente nella mia pratica.

Il panorama attuale: token di capacità e bilanciamento dei flussi

Oggi ritengo che questa pratica sia fondamentale per supportare i team consolidati che lavorano su due o più flussi di lavoro. Una sfida comune per tali organizzazioni, in particolare quando iniziano a utilizzare Kanban, è l’allocazione delle risorse tra i vari flussi di lavoro.

L’implementazione di Kanban può essere sfidante per i team che lavorano su più flussi di lavoro, soprattutto se questi flussi differiscono in modo significativo o sono vincolati da sistemi legacy separati. Sebbene spesso vi sia il desiderio di integrare i flussi, ciò è raramente fattibile praticamente a causa delle diverse esigenze operative o degli strumenti incompatibili. I team fanno anche resistenza all’adozione di nuovi sistemi, come le Kanban board, percependoli come un ulteriore onere di gestione. Una strategia più pragmatica consiste nell’integrare i principi e le pratiche Kanban direttamente nell’infrastruttura di flusso di lavoro esistente, trasformando efficacemente i sistemi attuali in ambienti compatibili con Kanban senza la necessità di piattaforme completamente nuove.

Nel prossimo capitolo approfondirò queste idee, concentrandomi sull’applicazione pratica del metodo Kanban all’interno di organizzazioni che già gestiscono più flussi di lavoro. Descriverò come aiuto questi team ad allocare le risorse in modo più efficace. Il processo inizia con la mappatura di una “settimana tipica ipotetica”, prima a livello individuale, poi aggregata per team. Le fasce orarie vengono convertite in “token di capacità”, che vengono poi distribuiti tra i vari flussi di lavoro. Questo metodo aiuta a bilanciare i carichi di lavoro e a ottimizzare l’uso delle risorse. In definitiva, l’obiettivo è quello di stabilizzare il sistema complessivo applicando limiti al WIP dei singoli flussi e bilanciando la capacità tra di essi, garantendo una distribuzione del lavoro più efficiente e armoniosa.

L’implementazione pratica: il Personal & Team Capacity Planning all’opera

Ecco come funziona in pratica il Personal & Team Capacity Planning:

  • Immaginare la settimana: chiedo ai team di immaginare la loro settimana tipo teorica, proprio come descritto nei miei articoli precedenti. Ciò comporta che ogni membro annoti una stima della propria capacità settimanale, quasi come una previsione di programma suddivisa in slot orari. È fondamentale sottolineare che non si tratta di un programma, ma di uno strumento per riflettere su come utilizzano il proprio tempo e per riconoscere i limiti fisici della propria capacità.
  • Dagli slot ai token di capacità: una volta che ogni membro del team ha ipotizzato i propri slot, viene calcolata la capacità totale del team e trasformata in token di capacità. È importante stabilire una connessione tra gli slot individuali e i token collettivi del team per sottolineare che ogni individuo contribuisce al team e che ciò che conta è la capacità collettiva del team.
  • Allocazione strategica e limiti al WIP: durante le cadenze Kanban, riflettiamo collettivamente su come assegnare questi token di capacità ai vari flussi di lavoro. In base alla capacità assegnata a ciascun flusso, definiamo quindi i rispettivi limiti al WIP. L’obiettivo è quello di bilanciare i flussi, evitando situazioni in cui alcuni flussi hanno una capacità eccessiva mentre altri ne hanno troppo poca. Se osserviamo un flusso sottoperformante mentre altri eccellono, possiamo riequilibrare visivamente spostando la capacità. Questo spostamento segnala intuitivamente la necessità di adeguare i limiti al WIP per limitare i flussi con risorse in eccesso e dare spazio a quelli che necessitano di maggiore capacità. Si tratta di un equilibrio empirico in cui i limiti al WIP non solo stabilizzano il flusso, ma svolgono anche un duplice ruolo nell’assegnazione della capacità tra flussi paralleli, rendendo così l’intero sistema più stabile e affidabile.

La pratica attraverso i livelli del Kanban Maturity Model

Tipicamente introduco la pratica di Personal & Team Capacity Planning quando analizzo la capacità produttiva attuale all’interno di STATIK (System Thinking Approach to Implementing Kanban). Retrospettivamente, ho visto questa pratica evolversi in modo significativo attraverso diversi livelli di maturità all’interno di un’organizzazione, come definito dal Kanban Maturity Model (KMM).

A livello di maturità zero (ML0), quando l’organizzazione è assente e gli individui operano in modo indipendente, questa pratica serve ad aiutare le persone a comprendere il proprio lavoro. L’obiettivo è incoraggiare il passaggio da un approccio individualistico a uno in cui gli individui iniziano a lavorare in squadra a ML1. Per facilitare questa transizione, ogni membro del team identifica i propri token di capacità personali e il modo in cui li assegna. Ciò consente una discussione collettiva tra i membri del team per ridistribuire questi token, ora considerati come capacità complessiva del team, su un flusso di lavoro unificato.

Passando da ML1 a ML2, questa pratica sposta il proprio focus sul cliente. Il team decide collettivamente come allocare i propri token tra le attività e i flussi di lavoro per migliorare il servizio ai clienti. Ciò è particolarmente importante quando si ha a che fare con flussi di lavoro diversi difficili da unificare, poiché questi possono causare problemi e spingere le persone a tornare a gestire i sistemi individualmente o in silos. L’obiettivo in questa fase è gestire i sistemi in modo unificato, il che è fondamentale affinché un team possa passare da ML1 a ML2.

Lo stesso approccio si applica alla transizione da ML2 a ML3, anche se possono essere coinvolti team di lavoro diversi. Sebbene non sia sempre necessario, il riequilibrio dei carichi di lavoro all’interno di un team può comunque essere vantaggioso. A ML3, l’attenzione è rivolta all’allineamento dei flussi di lavoro in un sistema di servizi complessivo. Ciò può comportare la riallocazione delle risorse trasferendo i token dal flusso di lavoro di un team a quello di un altro, a condizione che ciò contribuisca al riequilibrio complessivo di tutti i flussi.

Infine, una volta che il sistema ha raggiunto ML3 ed è bilanciato su tutto il servizio, l’attenzione si sposta sulla gestione della variabilità della domanda e sulla copertura dei rischi per raggiungere ML4. Ciò comporta la possibilità di aggiungere token, ovvero di riservare una capacità che in realtà non esiste, ma che viene utilizzata nei periodi di picco. Ad esempio, durante i picchi stagionali (come settembre e giugno per un reparto risorse umane che sto seguendo), vengono utilizzate risorse aggiuntive (ad esempio, dipendenti part-time di altri reparti disposti a lavorare ore extra) come “team di riservisti”. Queste persone aggiuntive corrispondono ai token extra resi disponibili quando necessario. Questo concetto è integrato e ampliato nella pratica dell’utilizzo di classi di prenotazione in un sistema di prenotazione dinamico (MF 4.6), e consente la prenotazione di capacità non ancora disponibile.

Questo crea un continuum di sistemi di gestione della capacità, da ML0 a ML4 e oltre.

Affrontare realtà complesse: flussi di lavoro multipli e sistemi legacy

Il presupposto fondamentale di questo approccio è che i team lavorino tipicamente su più flussi di lavoro. Sebbene in alcune situazioni sia possibile gestire un singolo team con diversi tipi di attività all’interno di un unico flusso, spesso ciò non è fattibile. Questi flussi possono essere intrinsecamente diversi, con fasi e dinamiche uniche, oppure possono essere legati a sistemi di flusso di lavoro legacy disparati. In questi casi, è comune fare resistenza all’introduzione di nuove Kanban board perché i dati sono già presenti nei sistemi esistenti. La mia strategia consiste nello sfruttare questi sistemi esistenti e trasformarli in un sistema Kanban, in linea con il principio Kanban di “inizia con quello che fai oggi”.

I tre passi per ottenere un team maggiormente in controllo

Il metodo è fortemente empirico e pragmatico, pensato per evitare stime dispendiose in termini di tempo o pianificazioni rigide.

  1. Primo passo: cercare modelli settimanali. Anziché fare previsioni, analizziamo ciò che è stato fatto in media nelle ultime settimane o semplicemente monitoriamo le attività per due o tre settimane. Questo rivela come vengono distribuiti tipicamente i carichi di lavoro. Anche nelle organizzazioni meno mature (da ML0 a ML2), è affascinante vedere come emergano modelli sensati, come se le persone creassero istintivamente routine prevedibili per compensare le incongruenze. Questo rimane valido anche a livelli di maturità più avanzati.
  2. Secondo passo: adeguare i modelli per evolvere il flusso di lavoro. Questa tendenza istintiva può essere utilizzata per stabilizzare ed evolvere i flussi di lavoro. Ho osservato che assegnare token di capacità ai flussi di lavoro e assicurarsi che il team ne comprenda l’importanza contribuisce a stabilizzare il comportamento individuale e, di conseguenza, il sistema. Combinando questo approccio con altre pratiche Kanban, come la visualizzazione del lavoro, la raccolta di metriche e l’identificazione dei miglioramenti, i team sono in grado di adeguare collettivamente i modelli di capacità e migliorare i flussi di lavoro. Le cadenze Kanban, come il Team Kanban Meeting e la Service Delivery Review, forniscono un’occasione per discutere e condividere esperimenti sicuri per la regolazione dei modelli di capacità. Ciò porta a flussi di lavoro stabilizzati e ottimizzati nel tempo.
  3. Terzo passo: riservare la capacità come si ritiene opportuno. Questo processo di adeguamento e riequilibrio spesso comporta l’assegnazione di una capacità specifica. Quando ho implementato questo processo per la prima volta nel 2011 come Delivery Manager, il problema principale era la condivisione delle risorse tra i progetti e la manutenzione. Abbiamo creato degli slot di capacità per evitare conflitti e garantire che la capacità del progetto fosse realistica. Da allora, questo approccio è stato utile in vari scenari, dall’applicazione di Scrum con membri del team condivisi al bilanciamento dei carichi di lavoro per i team di supporto e sviluppo.

Il vero impatto: stabilità e padronanza di sé

La reazione iniziale all’introduzione di questa pratica è spesso il sospetto, la sensazione che io voglia “ingabbiare” e controllare il team. Tuttavia, con il passare del tempo, i team scoprono inevitabilmente che è esattamente il contrario: si tratta di un metodo gestito in modo autonomo che favorisce la stabilità e la prevedibilità nel loro sistema di lavoro, indipendentemente dalle pressioni esterne.

Una maggiore stabilità e prevedibilità consentono ai singoli individui e ai team di acquisire un controllo sempre maggiore sui livelli di servizio offerti ai propri clienti. Non si tratta di una limitazione, ma di un miglioramento del controllo. Allevia la pressione esterna e consente ai team di padroneggiare davvero i propri flussi di lavoro. Questo concetto controintuitivo trova la sua vera applicazione solo quando viene sperimentato, poiché si integra perfettamente con il metodo Kanban e i suoi principi fondamentali.

Fonti

  1. David J. Anderson, Kanban: Successful Evolutionary Change for Your Technology Business, Blue Hole Press, 2010
  2. David J. Anderson, Teodora Bozheva, Kanban Maturity Model: A Map to Organizational Agility, Resilience, and Reinvention – 2nd Edition, Kanban University Press, 2021
  3. Susanne Bartel, Managing Hybrid Projects with Kanban, canale YouTube dell’Agile & Kanban Coaching Exchange, 2024
  4. Marco Re, A Kanban-like system successfully implemented at Doxee in 2010-2012, portale Kanban+ della Kanban University, 2023
  5. Marco Re, Personal Capacity Planning: a practice that boosts Kanban teams productivity, pubblicato su questo blog, 2024
  6. Marco Re, An update on Personal Capacity Planning: a practice that boosts Kanban teams productivity, pubblicato su questo blog, 2024

Un aggiornamento sul Personal Capacity Planning: una pratica che aumenta la produttività dei team Kanban

Questo articolo è la traduzione in italiano di un articolo già precedentemente pubblicato in inglese su questo blog.
Link all’articolo originale.

Ho già introdotto in un precedente articolo la pratica del Personal Capacity Planning, potete leggere il mio precedente articolo qui. In questo articolo spiego meglio come funziona, come ottenere una visione aggregata della capacità del team e come utilizzarla per definire i limiti WIP dei flussi di lavoro.

La pratica della Personal Capacity Planning aiuta i singoli individui e il team nel suo insieme a riflettere sul fatto che il flusso di lavoro necessita di limiti WIP perché la capacità produttiva del team è limitata, e questo perché la capacità di ciascun membro del team è limitata. Questa è la realtà.


Esempio di capacità di team calcolata sulla base della capacità personale

Quindi inizio al contrario, chiedendo a ciascun membro del team di annotare una stima della propria capacità settimanale, come se fosse una previsione di programma suddivisa in slot. In genere mi chiedono se si tratta di un programma che devono seguire e io rispondo invariabilmente che no, non è un programma, ma serve solo a riflettere su come utilizzano il loro tempo e, cosa più importante, a rendersi conto che, se non tengono conto dei limiti fisici del tempo che possono effettivamente dedicare al flusso di lavoro (o ai diversi flussi di lavoro in cui sono coinvolti), l’analisi delle capacità del sistema che effettuano, ad esempio in STATIK, si rivela un puro e semplice esercizio teorico.

Chiedo quindi loro di aggregare le previsioni di capacità settimanali individuali in una previsione di capacità settimanale del team e di iniziare a immaginare come suddividere tale capacità tra i diversi flussi di lavoro. L’ultimo passo è immaginare quali limiti devono porre a ciascun flusso di lavoro WIP in base alla capacità assegnata allo stesso flusso di lavoro, perché devono sopravvivere e non vogliono lavorare straordinariamente ogni settimana, giusto? Questo può essere fatto nell’ambito di una retrospettiva di team o di una Flow Review e il risultato è simile a quello mostrato nella figura (esempio di un team IT).

Nella mia esperienza, questa pratica ha sbloccato l’uso dei limiti WIP e, dopo un po’ che lo utilizzano, le persone sono contente della sua introduzione – e ci ritroviamo ad avere limiti al WIP e flussi stabili.

A un livello di maturità più elevato, la sto ancora utilizzando nelle Service Delivery Review per aiutare i team a riflettere su come bilanciare e riequilibrare i flussi di lavoro regolando i limiti al WIP, nonché per supportare pratiche più avanzate come i sistemi di prenotazione dinamica della capacità, le simulazioni di forecast e i forecast. È importante, tra l’altro, continuare a ricordare al team e sottolineare che non si tratta di un programma, ma che il suo scopo è quello di essere un mezzo per riflettere sulla capacità effettiva del sistema di flusso di lavoro al fine di impostare limiti al WIP corretti.

Controllare la prevedibilità e la qualità per migliorare i risultati aziendali

Lo scorso 23 luglio ho tenuto un webinar, all’interno della nuova serie dedicata ai Kanban Basics, frutto di una collaborazione con Kanban+ e Kanban University. Ho esplorato come il metodo Kanban possa aiutare le organizzazioni a migliorare la prevedibilità e la qualità dei loro servizi, portando a migliori risultati di business. Ho cercato di portare nel webinar consigli pratici e approfondimenti basati sull’esperienza reale.

Qui di seguito riporto una sintesi in italiano dei contenuti, mentre è possibile rivedere la registrazione del webinar in inglese cliccando sull’immagine qui sotto.

La sfida della prevedibilità operativa

Molte organizzazioni, pur utilizzando pratiche e framework consolidati (come per esempio best practice ITSM), faticano a rispondere a domande fondamentali come “quanto tempo ci vuole per fare le cose?” o “cosa promettiamo ai nostri clienti?”. Questa difficoltà rivela una consapevolezza ridotta del rischio operativo, che può essere definito come il rischio che eventi interni o esterni possano causare un allungamento dei tempi di completamento del lavoro rispetto alle attese.

Le risposte comuni a queste domande sono spesso un numero singolo o un punto di domanda, raramente una metrica basata sulla distribuzione dei tempi. Per affrontare questa indeterminatezza, in Kanban viene introdotto il concetto di lead time, inteso come il tempo che intercorre tra l’inizio (colonna “to-do”) e la fine (colonna “done”) di un elemento di lavoro (un “work item”, cioè un elemento di lavoro richiesto da un cliente), se lo rappresentiamo su una board Kanban di base.

È cruciale capire che il lead time non è un valore singolo, ma una distribuzione di valori che mostra variabilità. La rappresentazione visiva di questa distribuzione (frequenza vs. unità di tempo) rivela che alcuni valori si ripetono più spesso, ma esiste sempre una variazione significativa.

L’insidia dei bias cognitivi nelle previsioni

Quando si chiede quale valore prendere come riferimento per una previsione, le risposte più comuni sono:

• La media: somma dei valori divisa per il numero di valori, che però viene confusa con la mediana.

• La mediana (50° percentile): il valore per cui metà delle volte il lavoro impiega meno tempo e metà delle volte impiega di più. Promettere la mediana implica un rischio del 50% di essere in ritardo, che i clienti solitamente non sono disposti ad accettare.

• La moda: il valore più frequente, ovvero il picco della curva di distribuzione. Tuttavia, nelle distribuzioni tipiche dei lead time, la moda è spesso a sinistra della mediana, il che significa che prometterla comporta un rischio di ritardo ancora maggiore del 50%.

Questi approcci intuitivi sono soggetti a bias cognitivi, portando a stime troppo ottimistiche e a rischi inaccettabili per le previsioni.

La soluzione di Kanban: rischio accettabile e qualità

L’approccio Kanban suggerisce di invertire la prospettiva: partire dalla probabilità di essere in ritardo che i clienti sono disposti ad accettare. Questo spesso mette in discussione la base su cui sono stati definiti gli attuali Service Level Agreements (SLA), che potrebbero essere stati stabiliti senza un’adeguata misurazione storica.

Una buona misura per la prevedibilità è l’85° percentile, che implica un rischio del 15% di essere in ritardo (una volta su sette). Questo è generalmente considerato un rischio accettabile per i servizi. Tuttavia, per servizi critici con implicazioni legali o di business, potrebbe essere necessario optare per percentili più alti, come il 95°, per ridurre ulteriormente il rischio (ad esempio, al 5%).

Il metodo Kanban offre una soluzione per aumentare la prevedibilità e, di conseguenza, migliorare la qualità del servizio. La qualità, infatti, è un “bonus” della prevedibilità: un sistema prevedibile consente una maggiore concentrazione e affidabilità, fattori che nel tempo porteranno a un miglioramento della qualità.

Gestire le code grasse (fat tail) di distribuzione

L’85° percentile potrebbe però non fornire un valore sufficientemente affidabile da utilizzare a scopo previsionale. Un problema comune nelle distribuzioni dei lead time infatti è la presenza di una coda grassa (fat tail), ovvero una porzione estesa a destra del grafico che indica che, se si è in ritardo, il ritardo può essere estremamente lungo (ad esempio, decine di giorni oltre il previsto). Tali ritardi, anche se rari, minano rapidamente la fiducia del cliente.

Per affrontare questo, Kanban promuove come prima cosa il taglio della coda (trimming the tail) per ottenere una distribuzione con una coda sottile (thin tail). Questo si ottiene in due modi:

1. Analisi delle occorrenze individuali: Le lunghe code sono spesso composte da pochi valori anomali. Analizzare questi casi specifici permette di comprendere le cause radice dei ritardi estremi e di affrontare i problemi sottostanti, riducendo la probabilità che si ripetano.

2. Limiti al lavoro in corso (WIP Limits): Una delle pratiche fondamentali di Kanban è limitare la quantità di lavoro in corso. Questo costringe il team a concentrarsi su pochi elementi di lavoro alla volta, promuovendo il completamento piuttosto che l’avvio di nuove attività. È un concetto controintuitivo: limitare la capacità fa sì che si vada più veloci e si completino più cose (aumentando il throughput, ovvero il tasso di consegna). Si riduce il “context switching” e si migliora la qualità complessiva.

Un esempio di successo reale: HR Onboarding

Ho condiviso un caso reale di successo con un processo di onboarding HR. Inizialmente, il processo era totalmente inaffidabile, con tempi di completamento che variavano da 1 a 96 giorni. Attraverso l’applicazione delle pratiche Kanban (senza nemmeno implementare una nuova board, ma utilizzando il sistema di workflow esistente), l’azienda ha raggiunto un livello di prevedibilità del 97% di onboarding completati entro 6 giorni, riducendo il rischio a solo il 3%. Questo è stato cruciale, data la natura critica e le implicazioni legali del servizio di onboarding. Il progetto ha anche portato a standardizzazione, scalabilità e capacità di prevedere i carichi di lavoro futuri, il tutto con un investimento contenuto.

E’ possibile leggere il caso di studio completo in inglese cliccando qui.

Ho raccontato il medesimo caso di studio in un precedente webinar in italiano che può essere rivisto cliccando qui.

Domande e risposte

Durante la sessione di Q&A, sono emersi ulteriori elementi:

• Lead Time vs. Cycle Time: Il lead time è la misura che interessa il cliente (dal momento della richiesta alla consegna finale), mentre il cycle time misura il tempo in cui il lavoro è attivamente in corso (escludendo il tempo di attesa in coda). Spesso, i problemi di efficienza risiedono nella coda piuttosto che nell’esecuzione del lavoro. Concentrarsi sulla distribuzione del tempo in coda e definire classi di servizio basate sul costo del ritardo (cost of delay) può essere molto efficace.

• Kanban vs. overhead di Scrum: Kanban mira a ridurre l’overhead inutile, come il grooming del backlog, che può essere uno spreco di effort. In Kanban, si assegna una classe di servizio e si procede. Le cadenze (riunioni periodiche) in Kanban sono minimizzate per essere pragmatiche e orientate all’azione, pur mantenendo la sincronizzazione del lavoro. A differenza degli sprint di Scrum (che possono essere troppo lunghi o troppo corti), Kanban promuove un flusso continuo e stabile, riducendo lo stress di fine sprint e il “context switching”, portando a un passo sostenibile e a una maggiore efficienza. L’implementazione Kanban è altamente personalizzabile e non prescrittiva, per cui le cadenze possono essere adattate o combinate. È anche possibile applicare principi e pratiche Kanban all’interno di uno sprint Scrum per migliorarne l’efficacia.

Per maggiori informazioni sull’implementazione di Kanban insieme a Scrum potete cliccare qui.

Sintesi

In sintesi, il metodo Kanban offre un percorso pragmatico ed evolutivo per migliorare la prevedibilità e la qualità dei servizi professionali, aiutando le aziende a gestire meglio i rischi e a costruire la fiducia dei clienti attraverso consegne più affidabili.

Ho pubblicato originariamente questo articolo per il portale Kanban Help, al quale collaboro insieme al collega Luca Gambetti.
Visita Kanban Help – www.kanban.help – per conoscere gli strumenti formativi e di coaching che ti possono aiutare a introdurre il metodo Kanban nella tua azienda.

The journey of Personal & Team Capacity Planning: from guesswork to stable workflows

For over a decade now, I’ve had the privilege of coaching individuals and teams in numerous organizations, guiding them through a practice I’ve come to call Personal Capacity Planning – and more recently Personal & Team Capacity Planning. It’s a method that in my empirical experience boosts productivity and brings an increased sense of control to how teams manage their work. This journey, from its beginnings to its application today, has become deeply intertwined with the principles and practices of the Kanban method.

The seed of an idea: supporting the implementation of Lean

My first steps into what would become Personal & Team Capacity Planning date back to 2009-2010, when I was applying Lean as a Delivery Manager at a technology company. Back then, it wasn’t a formalized practice with a name; I simply started doing personal capacity planning on a sheet of paper. It was a pragmatic, empirical approach, initially not much more than an exercise in understanding personal time usage and get my teams to become aware of the actual fact that their personal capacity was limited.

My understanding of this concept deepened significantly over time and after I began learning about Kanban and the Kanban Maturity Model (KMM). At some stage it became clear how this personal reflection on capacity could be a tool for organizations. I’ve briefly reported in my first article on the topic this initial evolution.

Evolving with Kanban: defining WIP limits

As my knowledge of Kanban grew, so did the practice. It evolved specifically to help define Work In Progress (WIP) limits. This was a crucial leap, recognizing that the need for WIP limits stems directly from the limited production capacity of a team, which in turn is constrained by the limited capacity of each individual member. My second article delved into how Personal Capacity Planning aids in defining these crucial limits.

I have also been inspired by the exchange of ideas with Susanne Bartel of Flow Hamburg on this topic, as well as by a presentation that she gave at the Agile & Kanban Coaching Exchange. This presentation made me aware of the capacity Token System, a concept that I have now fully integrated into my practice.

The current landscape: capacity tokens and flow balancing

Today, I find this practice instrumental in supporting established teams working across two or more workflows. A common challenge for such organisations, particularly when starting with Kanban, is allocating resources across their various workstreams.

Implementing Kanban can be challenging for teams working on multiple workflows, especially if these workflows differ significantly or are constrained by separate legacy systems. Although there is often a desire to integrate flows, this is rarely practical due to differing operational needs or incompatible tools. Teams may also resist adopting new systems, like Kanban boards, perceiving them as an added reporting burden. A more pragmatic strategy is to embed Kanban principles and practices directly into the existing workflow infrastructure, effectively transforming current systems into Kanban-compatible environments without the need for entirely new platforms.

In the next chapter, I will delve deeper into these ideas, focusing on the practical application of Kanban within organisations already managing multiple workflows. I’ll describe how I support these teams in allocating resources more effectively. The process begins by mapping out a ‘hypothetical typical week’—first at the individual level, then aggregated by team. Time slots are converted into ‘capacity tokens’, which are then distributed across the various workflows. This method helps balance workloads and optimise the use of resources. Ultimately, the aim is to stabilise the overall system by applying WIP limits to individual flows and managing capacity across them, ensuring a more efficient and harmonious distribution of work.

The practical implementation: Personal & Team Capacity Planning at work

This is how Personal & Team Capacity Planning works in practice:

  • Imagining the week: I ask teams to envision their typical theoretical week, much like the descriptions in my earlier articles. This involves each member jotting down a guess of their weekly capacity, almost like a schedule forecast divided into slots. Crucially, I always emphasize that it’s not a schedule, but a tool for reflection on how they use their time and to acknowledge the physical limits of their capacity.
  • From slots to capacity tokens: Once each team member has guessed their slots, the total capacity for the team is calculated and transformed into ‘capacity tokens‘. It’s important to establish a connection between individual slots and collective team tokens to emphasise that each individual contributes to the team, and that the team’s collective capacity is what matters.
  • Strategic allocation and WIP limits: During Kanban cadences, we collectively reason about how to assign these capacity tokens to the various workflows. Based on the capacity assigned to each flow, we then define their respective WIP limits. The goal is to balance the flows, preventing situations where some flows have too much capacity while others have too little. If we observe a flow underperforming while others excel, we can visually re-balance by shifting capacity. This shift intuitively signals the need to adjust WIP limits to “throttle” over-resourced flows and give space to those that need more capacity. It’s an empirical equilibrium where WIP limits not only stabilize the flow but also play a dual role in assigning capacity across parallel flows, thus making the entire system more stable and reliable.

The practice across the Kanban Maturity Model levels

I primarily introduce the Personal & Team Capacity Planning practice within STATIK (System Thinking Approach to Implementing Kanban) when analysing current capacity. Retrospectively, I have seen the practice evolve significantly across different maturity levels within an organisation, as defined by the Kanban Maturity Model (KMM).

At maturity level zero (ML0), where the organization is oblivious and individuals operate independently, this practice serves to help people understand their work. The goal is to encourage a shift from an individualistic approach to one where individuals begin to work as a team at ML1. To facilitate this transition, each team member identifies their personal ‘capacity tokens’ and how they assign them. This allows for a collective discussion among team members to redistribute these tokens, now considered the team’s overall capacity, onto a unified workflow.

Moving from ML1 to ML2, this practice shifts its focus to the customer. The team collectively decides how to allocate their tokens across activities and workflows to improve customer service. This is particularly important when dealing with different workflows that are difficult to unify, as these can cause problems and push people back towards managing systems individually or in silos. The objective at this stage is to manage systems in a unified way, which is vital for a team to progress from ML1 to ML2.

The same approach applies to the transition from ML2 to ML3, although different work teams may be involved. While not always necessary, rebalancing workloads within a team can still be beneficial. At ML3, the focus is on aligning workflows into an overall service system. This may entail reallocating resources by transferring tokens from one team’s workflow(s) to another’s, provided it contributes to the overall rebalancing of all flows.

Finally, once the system has reached ML3 and is balanced across the entire service, the focus shifts to managing demand variability and risk hedging to reach ML4. This involves the ability to add tokens, meaning capacity is reserved that doesn’t actually exist, but is brought in during peak periods. For example, during seasonal peaks (such as September and June for an HR department I am coaching), additional resources (e.g. part-time employees from other departments who are willing to work extra hours) are utilised as a ‘reserve team‘. These additional people correspond to the extra tokens made available when needed. This concept is integrated into, and expands upon, the practice of using classes of booking in a dynamic reservation system (MF 4.6) , enabling the reservation of capacity that is not yet available.

This creates a continuum of capacity management systems, from ML0 to ML4 and beyond.

Addressing complex realities: multiple workflows and legacy systems

The core premise of this approach is that teams typically work across multiple workflows. While it might be possible to manage a single team with different work item types within one flow in some situations, this is often not feasible. These flows can be intrinsically different, with unique steps and dynamics, or they may be tied to disparate legacy workflow systems. In such cases, it is common to resist the use of new Kanban boards because data is already held in existing systems. My strategy is to leverage these existing systems and transform them into a Kanban system, in line with the Kanban principle of ‘start with what you do now’.

The three steps to empowered teams

The method is highly empirical and pragmatic, designed to avoid time-consuming estimates or rigid scheduling.

  1. Step one: look for weekly patterns. Rather than making forecasts, we analyse what has been done on average over the last few weeks or simply track activities for two to three weeks. This reveals how loads are typically distributed. Even in less mature organisations (ML0 to ML2), it is fascinating how sensible patterns appear, as if people instinctively create predictable routines to compensate for inconsistencies. This remains valuable even at higher maturity levels.
  2. Step two: adjust the patterns to evolve the workflow. This instinctive tendency can be used to stabilise and evolve workflows. I have observed that allocating capacity tokens to workflows and ensuring the team understands their importance helps stabilise individual behaviour and consequently the system. Combining this with other Kanban practices, such as visualising work, collecting metrics and identifying improvements, enables teams to collectively adjust capacity patterns and improve workflows. Kanban cadences, such as the Team Kanban Meeting and the Service Delivery Review, provide a platform for discussing and sharing safe-to-fail experiments for adjusting capacity patterns. This leads to stabilised and optimised workflows over time.
  3. Step three: reserve capacity as you see fit. This adjustment and rebalancing process often involves allocating specific capacity. When I first implemented this process in 2011 as a Delivery Manager, the main issue was the sharing of resources between projects and maintenance. We created capacity slots to prevent conflicts and ensure that project capacity was realistic. Since then, this approach has helped in various scenarios, from applying Scrum with shared team members to balancing workloads for support and development teams.

The true impact: stability and self-mastery

The initial reaction to introducing this practice is often suspicion – a feeling that I want to ‘cage’ and control the team. However, over time, teams invariably discover that it’s the opposite: an autonomously managed method that fosters stability and predictability in their working system, irrespective of external pressures.

Greater stability and predictability mean that individuals and teams gain increasing control over the service levels they offer their customers. This isn’t about limitation; it’s about empowerment. It relieves external pressure and allows teams to truly master their own workflows. This counterintuitive concept truly clicks only when experienced, as it integrates seamlessly with the Kanban Method and its core principles.

Sources

  1. David J. Anderson, Kanban: Successful Evolutionary Change for Your Technology Business, Blue Hole Press, 2010
  2. David J. Anderson, Teodora Bozheva, Kanban Maturity Model: A Map to Organizational Agility, Resilience, and Reinvention – 2nd Edition, Kanban University Press, 2021
  3. Susanne Bartel, Managing Hybrid Projects with Kanban, YouTube Channel of Agile & Kanban Coaching Exchange, 2024
  4. Marco Re, A Kanban-like system successfully implemented at Doxee in 2010-2012, Kanban+ portal of Kanban University, 2023
  5. Marco Re, Personal Capacity Planning: a practice that boosts Kanban teams productivity, issued on this blog, 2024
  6. Marco Re, An update on Personal Capacity Planning: a practice that boosts Kanban teams productivity, issued on this blog, 2024

An update on Personal Capacity Planning: a practice that boosts Kanban teams productivity

I have already introduced in a previous article the practice of Personal Capacity Planning, you can read my previous article here. In this article I’m explaining better how it works, how to get an aggregated view of the team capacity and how to use it to define the workflows WIP limits.

The Personal Capacity Planning practice helps the individuals and the team together to reflect on the fact that the workflow needs WIP limits because the production capacity of the team is limited, and this is because the capacity of each member of the team is limited. This is the reality.

Example of team capacity calculated on the basis of personal capacity

So I start the other way round, asking each member of the team to jot down a guess of their weekly capacity, as if it was a schedule forecast subdivided in slots. Typically then they ask if it is a schedule they have to follow and I invariably reply that no, it is not a schedule, it is only meant to reflect on how they use their time, and more important, to realise than if they don’t keep into account the physical limits to the time they can actually spend on the workflow (or each different workflows they are involved in), the system capability analysis they do e.g. in STATIK turns out to be pure and simple wishful thinking exercise.

I then ask them to aggregate the individual weekly capacity forecast into a team weekly capacity forecast and to start imagine how to split such capacity between the different workflows. Last step is to imagine what limits they need to put on each workflow WIP according to the capacity assigned to the same workflow, because they need to survive and they don’t want to work extra time every week, do they. It can be done within a Team Retrospective or a Flow Review and it comes up something as in the figure (example from IT team).

In my experience this practice has unlocked the use of WIP limits and after a while that they use it, people become glad of its introduction – and we have WIP limits and stable flows.

At higher maturity level I’m still using it in Service Delivery Reviews to help the teams to reflect on how to balance and re-balance workflows adjusting WIP limits as well as to support more advanced practices such as dynamic reservation systems, forecasting simulations and forecasting. It is important by the way to keep reminding the team and underline that it is not intended to be a schedule whatsoever and its purpose is to be a mean to reflect on the actual capability of the workflow system in order to set correct WIP limits.

Come funziona Kanban: Personal Capacity Planning, una pratica che aumenta la produttività dei team Kanban

Questo articolo è la traduzione in italiano di un articolo già precedentemente pubblicato in inglese su questo blog.
Link all’articolo originale.

La pratica di guardare al programma settimanale tipico e di fare un’analisi personale della capacità produttiva rispetto alle diverse attività da svolgere – che ho chiamato Personal Capacity Planning – è un esercizio che da oltre un decennio suggerisco alle persone a cui faccio da coach in molte organizzazioni. E ha sempre aumentato la loro produttività.

Primo passo: cercare i modelli settimanali personali

Il metodo applicato è molto empirico e pragmatico. Non vengono fatte stime o pianificazioni delle attività, che sarebbero dispendiose in termini di tempo e di denaro; l’idea è invece quella di ricordare ciò che è stato fatto in media nelle ultime settimane, alla ricerca di un modello. Un approccio alternativo consiste semplicemente nel tenere traccia e registrare ciò che viene fatto nell’arco di due o tre settimane.

Personal Capacity Planning su lavagna del 2011

Ciò che emerge è di solito un modello di come i carichi sono tipicamente distribuiti per mantenere il livello di attività corrente, e la cosa che mi ha sempre sorpreso è come si possano individuare modelli sensati anche in organizzazioni piuttosto caotiche (livello di maturità tra 0 e 3 del Modello di Maturità Kanban). È come se le persone in queste organizzazioni tendessero istintivamente a compensare il caos che le circonda dandosi delle routine prevedibili a livello personale. Inoltre, mantiene la sua utilità anche nelle organizzazioni con un livello di maturità più elevato.

Secondo passo: regolare i modelli per far evolvere il flusso di lavoro

L’aspetto interessante è che questa tendenza istintiva può essere sfruttata per evolvere e stabilizzare i flussi di lavoro. Il solo fatto che le persone visualizzino la loro settimana tipo e ne diventino più consapevoli, tende a stabilizzare il loro comportamento e quindi il sistema. Inoltre, applicando altre pratiche Kanban insieme al team, come la visualizzazione del lavoro, l’analisi dei flussi di lavoro, la raccolta delle metriche iniziali e la comprensione delle azioni che possono migliorare il flusso di lavoro, il team può agire in modo condiviso sui modelli personali di pianificazione delle capacità, cercando di modificarli per facilitare il miglioramento del flusso di lavoro nella direzione desiderata. All’interno delle cadenze Kanban, in primo luogo il Team Kanban Meeting ma anche la Service Delivery Review, il team può discutere e condividere come eseguire esperimenti safe-to-fail regolando ogni singolo pattern per far evolvere i flussi di lavoro, in modo che con successivi aggiustamenti nel tempo i flussi di lavoro possano essere stabilizzati e ottimizzati.

Ho trovato questa pratica particolarmente utile quando le persone sono impegnate in diversi team e in diversi flussi di lavoro, e ho sempre osservato empiricamente una tendenza a riequilibrare le prestazioni tra i flussi, ad esempio rallentando i flussi di lavoro che stanno ottenendo risultati migliori rispetto agli SLA (livelli di servizio concordati) a favore di un’accelerazione dei flussi di lavoro che sono sottoperformanti.

Personal Capacity Planning su supporto elettronico del 2024

Terzo passo: riservare la capacità secondo le proprie esigenze

Regolare e riequilibrare la capacità personale permette anche di riservare della capacità, se necessario. Quando ho attuato questa pratica per la prima volta, nel 2011, ero il delivery manager di un’azienda di software e guidavo un gruppo di project manager. Il problema principale di allora era che molte risorse impegnate nei progetti erano condivise ed erano anche impegnate in altre attività di manutenzione operativa. È stato allora che ci è venuta l’idea di riservare degli “slot” di capacità, in modo da evitare conflitti con i progetti e assicurarci che la capacità disponibile per i progetti fosse realistica.

In seguito ho utilizzato lo stesso approccio ogni volta che mi sono trovato in una situazione simile. Ad esempio, mi ha aiutato ad applicare Scrum: se le stesse persone dovevano partecipare a team diversi, di cui solo alcuni applicavano Scrum, nasceva la necessità di riservare slot condivisi in cui lavorare in co-locazione e applicare i “rituali” di Scrum. Più di recente, l’ho utilizzato per i team che sono coinvolti in attività di supporto e service desk oltre che in progetti di sviluppo, bilanciando i carichi di lavoro e riservando i turni come agenti del service desk.

Come questa pratica può esservi di aiuto?

La reazione iniziale all’introduzione di questa pratica è sempre stata di sospetto, come se volessi farmi gli affari del team e controllarli mettendoli in una sorta di “gabbia”. Dopo qualche tempo, però, le persone hanno sempre scoperto che non si tratta di una “gabbia”, ma di un metodo gestito autonomamente dal team stesso e finalizzato a sostenere la stabilità e la prevedibilità del loro sistema di lavoro, indipendentemente da fattori esterni di disturbo. Una maggiore stabilità e prevedibilità del sistema significa che le persone, e i team di cui fanno parte, hanno nel tempo un controllo sempre più efficace sui livelli di servizio che offrono ai clienti e quindi, in ultima analisi, diventano padroni del proprio destino.

Questa pratica non limita, non rinchiude il team in una “gabbia”, ma fa l’opposto, sollevando il team dalla pressione esterna. È un concetto controintuitivo che può essere compreso appieno solo sperimentando una pratica che si integra perfettamente con il Metodo Kanban ed è pienamente in linea con i suoi principi.

Learning with Kanban when it is necessary to lead a teenager by example

“You must be the change you wish to see in the world.” – Mahatma Gandhi

OpenArt AI generated image

“These are last weeks metrics, folks.”

“Are you sure Dad?”

“Yes I am, have a check Son.”

“You didn’t do much, did you?”

“Sorry?”

“Your card count is half as much as Mum’s…”

“Let me check…. yes, it is, but…”

“…but you Dad have to catch up with Mom as well!”

“Correct, I have to catch up with Mom, you have to catch up with me, we all have to catch up with Mom! Let’s do something about it this week.”

“Sounds fair, you first please.”

“I go first of course”

“Thanks Dad.”

This conversation and the characters represented in it are purely fictional for the sake of explaining some Kanban Method to the folks

I originally posted this article on LinkedIn on July 19, 2024

Explaining the concept of vanity metrics to a teenage son with Kanban

“However beautiful the strategy, you should occasionally look at the results.”
– Winston Churchill


OpenArt AI generated image

“This is your throughput this week Son, what’s gone wrong?”

“Nothing Dad, I just didn’t feel like doing anything.”

“Ok, but what if no one here felt like doing anything….”

“No idea…”

“Come on, don’t fool me around, you know the whole housesold would collapse”

“Don’t think so, Mom and you would fix it.”

“Nope, I mean if NO ONE here felt like doing anything, including Mom and me….”

“You can shift some of last weeks’ cards to this week, can’t you? So my through…how-do-you-call-it would be ok for this week as well, score done!”

“It’ not about a making a score, Son, it’s about doing something to collaborate with the community you live in. That’s the objective.”

“Isn’t it about the score…”

“No it isn’t. Just making the score is called ‘vanity metric’.”

“I am not vain.”

“I’m not saying you are vain, I’m saying that focusing on the score, and not on the underlying event measured by the score, ends up being a vanity metric.”

“Again your nerdish kanban thing, Dad….”

“Yes of course, Son, but let’s go back to the point: are you going to do something for the community this week, or not?”

“If I should….”

“Yes please.”

This conversation and the characters represented in it are purely fictional for the sake of explaining some Kanban Method to the folks

I originally posted this article on LinkedIn on May 2nd, 2024

Migliora l’efficacia di Scrum con Kanban: Microsoft XIT Sustaining Engineering (case study in inglese)

Questa è la storia di come è nato il metodo Kanban. Dopo aver introdotto con successo il primo programma Kanban di Microsoft, il team di Sustaining Engineering, che gestisce le Change Request interne di Microsoft, è passato dall’avere le peggiori performance dell’azienda ad avere le migliori, nonostante la dislocazione geografica sfavorevole, dimostrando l’adattabilità e l’efficacia dei principi di Kanban. Questo caso sfata anche in modo eclatante alcune credenze diffuse sul metodo Kanban: che il metodo Kanban funzioni solo con team piccoli e co-locati e che Kanban sia sinonimo di strumenti visuali e in particolare della Kanban board.

Ho già ricordato in un precedente articolo come David J Anderson abbia creato il metodo Kanban perché non riusciva ad applicare in modo soddisfacente i metodi agili su larga scala e ho evidenziato commentando il case study su BBVA come Kanban possa aiutare invece a migliorare l’efficacia e la scalabilità di Scrum.

Lo scenario

Per comprendere le sfide affrontate dal team di Sustaining Engineering prima dell’utilizzo di Kanban, è utile comprendere la complessità dell’organizzazione IT di Microsoft. All’epoca, Microsoft operava come sette unità aziendali distinte, ciascuna con una propria funzione IT, oltre a un’unità della sede centrale che gestiva i servizi condivisi aziendali. XIT si occupava dei servizi condivisi, concentrandosi sul supporto IT e su applicazioni quali il sistema di anagrafica dei dipendenti per le risorse umane e il sistema di gestione delle buste paga gestito dall’unità finanziaria di Microsoft.

Sustaining Engineering, con sede a Hyderabad, in India, era un piccolo team incaricato di mantenere e migliorare queste applicazioni IT al di fuori delle release principali e degli aggiornamenti delle applicazioni. Tuttavia, il team era afflitto da problemi, tra cui tempi lunghi, scarsa affidabilità e promesse non mantenute. La situazione era ulteriormente aggravata da una differenza di fuso orario di 13 ore tra la sede centrale di Microsoft a Seattle e Hyderabad.

(continua dopo l’immagine)

Le sfide

Una delle principali sfide affrontate dal team di Sustaining Engineering era la mancanza di visibilità sugli obiettivi o sulle iniziative aziendali di alto livello della multinazionale americana. Le richieste di modifiche e correzioni di bug arrivavano spesso in modo isolato, rendendo difficile comprenderne l’importanza strategica. Il team era essenzialmente un servizio che prendeva ordini e spesso non era chiaro il contesto di business in cui queste richieste erano inserite.

Inoltre, il team soffriva di un lavoro arretrato eccessivo, con un tempo medio di cinque mesi per le richieste di modifica. Questo, unito all’abitudine di fare promesse di consegna che non si potevano mantenere, aveva eroso la fiducia dei clienti. Inoltre, il team era vincolato da determinati requisiti, tra cui l’obbligo di utilizzare processi di sviluppo software strutturati che non sempre funzionavano bene in un ambiente virtuale.

Anche la necessità di stimare l’effort e il costo delle singole Change Request contribuiva in modo significativo ai problemi di Sustaining Engineering. Il team doveva calcolare il potenziale ritorno sull’investimento (ROI) di ogni richiesta prima di decidere se procedere, il che richiedeva tempo e sforzi considerevoli. Il lavoro sulle stime doveva essere fatto prima di affrontare qualunque lavoro pianificato e contribuiva a ritardare ulteriormente le consegne.

La soluzione

Come primo passo, il team ha smesso di elaborare stime e le ha sostituite con accordi sui livelli di servizio, sperando che il cambio migliorasse i tempi di consegna e la soddisfazione dei clienti. Il responsabile del team ha anche deciso di introdurre Kanban come soluzione, utilizzando una strategia che prevedeva diversi cambiamenti chiave nel processo:

  • Limitare il lavoro in corso (WIP): l’imposizione di limiti al WIP nello sviluppo e nei test ha permesso al team di concentrarsi su un numero gestibile di attività alla volta.
  • Sostituzione della pianificazione mensile: le riunioni di pianificazione mensili sono state sostituite da riunioni di ‘replenishment’ settimanali per adattarsi più efficacemente ai cambiamenti di priorità.
  • Gestione del flusso: il team si è dato l’obiettivo di dare visibilità della quantità massima di lavoro che poteva essere consegnato tra una riunione settimanale e la successiva, e anche di rendere esplicite le policy che avrebbero fatto funzionare meglio il processo nel suo insieme.
  • Semplificazione della comunicazione: invece di farsi inviare le nuove richieste di lavoro a Hyderabad per la stima, il team ha comunicato più frequentemente e direttamente con le parti interessate.

Prima di fare partire questo nuovo modo di lavorare, il responsabile del team si è impegnato in una azione ‘diplomatica’. Ha incontrato i singoli stakeholder per spiegare i cambiamenti proposti e chiarire che il loro ruolo nell’organizzazione non veniva messo in discussione o minacciato in alcun modo. L’iniziativa si è rivelata vincente e le parti interessate hanno accettato di impegnarsi nei cambiamenti prima del vero e proprio kickoff.

I risultati

I risultati sono stati eccellenti, tanto che da questa esperienza è stato sviluppato il metodo Kanban che si poi è diffuso in tutto il mondo:

  • sistema virtuale a chiamata “pull”, senza nessuna lavagna visuale
  • 230% di aumento di produttività
  • 91% di riduzione del lead time (tempo di attraversamento del sistema) medio
  • puntualità delle consegne dallo 0% al 98%
  • il tutto in 15 mesi e a un costo sostanzialmente nullo, con un team distribuito tra Redmond negli Stati Uniti e Hyderabad in India

Il case study completo è disponibile sui siti della Kanban University.

Leggi il case study sul sito della Kanban University

Scarica l’Executive Summary di questo caso dal sito della Kanban University

Ho pubblicato originariamente questo articolo per il portale Kanban Help, al quale collaboro insieme al collega Luca Gambetti.
Visita Kanban Help – www.kanban.help – per conoscere gli strumenti formativi e di coaching che ti possono aiutare a introdurre il metodo Kanban nella tua azienda.

Migliora l’efficacia di Scrum con Kanban: BBVA Finance Division (Spain) – From Team-Focused to Fit-for-Purpose in One Year (case study in inglese)

BBVA è una delle maggiori banche internazionali e un pioniere nell’introduzione dei metodi Agile nel settore bancario globale, che ha concretamente migliorato la propria applicazione di Scrum grazie a Kanban.
La gestione di servizi e progetti che richiedono un elevato livello di lavoro di conoscenza e devono rispettare scadenze rigorose, richiede un processo decisionale rapido e una gestione flessibile, per cui nel 2014 la banca ha avviato, a partire dai sistemi informativi gestionali del settore finanza, l’adozione di metodi di lavoro Agile e in particolare Scrum per soddisfare meglio le aspettative dei propri clienti.

Le sfide

Tuttavia, i responsabili dei programmi si sono scontrati con difficoltà e sfide legate alla trasformazione delle aree della banca nel loro complesso. I progetti rappresentavano una piccola parte di tutto il lavoro svolto e non era chiaro come il ‘business-as-usual’, il lavoro corrente, dovesse essere gestito in parallelo ai progetti, soprattutto quando c’erano forti dipendenze da persone con determinate competenze. Era inoltre necessario collegare tutti i team che fornivano prodotti e servizi in un’entità che lavorasse in modo sincronizzato per soddisfare le aspettative dei clienti in modo prevedibile e sostenibile. Pertanto, la percezione generale era che, sebbene Scrum fosse appropriato per i team di progetto, per diventare una vera organizzazione Agile sarebbe stato necessario evolvere oltre e introdurre altre pratiche.

E’ a questo punto che Teodora Bozheva, autrice del Case Study, si era unita ai team di coach che facilitavano la trasformazione Agile in BBVA. La prima analisi condotta con l’ausilio del modello di maturità Kanban aveva evidenziato i seguenti problemi:

  • Scarsa visualizzazione, limitando così la comprensione condivisa del carico di lavoro effettivo.
  • Mancanza di limiti al lavoro in corso (WIP – Work in Progress). I flussi di lavoro gestiti dai team erano congestionati, con poca o nessuna attenzione all’organizzazione del lavoro e a limitare il WIP per agevolare la stabilizzazione dei flussi di lavoro stessi.
  • Cattiva gestione di flussi di lavoro, che causava frequenti interruzioni e cambi di priorità, gestione ad hoc delle situazioni bloccanti e mancanza di comprensione qualitativa della domanda e delle capacità dei team.
  • Mancanza di processi definiti, che costringevano le persone a gestire i compiti da svolgere piuttosto che a concentrarsi sui risultati.
  • Mancanza di indicatori chiave di performance, che facevano concentrare i manager sull’ottimizzazione delle risorse piuttosto che sul miglioramento dell’erogazione del servizio.

(continua dopo l’immagine)

La soluzione

L’introduzione delle pratiche Kanban per supportare e migliorare l’applicazione di Scrum, insieme all’adozione di una gestione orientata al servizio hanno portato cambiamenti positivi, tra cui una maggiore flessibilità nella gestione dei progetti e nella contemporanea erogazione dei servizi ‘business-as-usual’, un migliore coordinamento delle dipendenze e una migliore collaborazione e comunicazione tra i team.
L’adozione di un orientamento al servizio e di un pensiero in termini di flusso è stato essenziale per aumentare l’agilità e raggiungere obiettivi come un più rapido time-to-market, l’adattabilità alle mutevoli esigenze del mercato, la trasparenza, la collaborazione e il miglioramento continuo. L’uso del metodo Kanban e del modello di maturità Kanban ha fornito una preziosa guida e ha aiutato l’area Finance di BBVA a evolversi in un’entità più agile e orientata al cliente.
E’ stato quindi possibile nel tempo estendere la modalità di lavoro Agile in modo coordinato e sincronizzato a più di 30.000 dipendenti gestendo in modo efficace le interdipendenze tra i vari team.

Nel maggio del 2020, il team Core Data, che era stato il pioniere dell’introduzione del metodo Kanban in BBVA, riportava i seguenti dati relativi ai miglioramenti effettuati nel solo 2019:

  • riduzione del 28% dei costi di gestione (tempo dedicato alle cerimonie di Scrum)
  • riduzione del 25% del tempo di risposta alle richieste di informazioni
  • 17% di riduzione dei tempi di risoluzione degli incidenti

E il viaggio continua. . . .

Leggi il case study sul sito Kanban+ della Kanban University

Scarica l’Executive Summary di questo caso dal sito della Kanban University

Ho pubblicato originariamente questo articolo per il portale Kanban Help, al quale collaboro insieme al collega Luca Gambetti.
Visita Kanban Help – www.kanban.help – per conoscere gli strumenti formativi e di coaching che ti possono aiutare a introdurre il metodo Kanban nella tua azienda.