lead time | Il Project Management & l'arte della Maratona

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.

Il cuore del controllo del rischio operativo: il valore del Flow nel metodo Kanban

Nel panorama economico odierno, caratterizzato da rapidi cambiamenti e incertezza, la capacità di un’organizzazione di dare valore ai propri clienti in modo rapido, prevedibile e sostenibile, mantenendo sotto controllo il rischio operativo, è fondamentale per il successo a lungo termine. Il metodo Kanban, con la sua enfasi sul valore del Flow (flusso), offre un approccio efficace per raggiungere questa capacità. Ma cosa significa esattamente Flow e perché è così cruciale?

Cos’è il Flow nel contesto del metodo Kanban?

In Kanban, il Flow si riferisce al movimento continuo e regolare degli elementi di lavoro attraverso un sistema, dalla loro richiesta iniziale fino alla consegna finale al cliente. Non si tratta solo di “fare le cose”, ma di assicurarsi che il lavoro si muova senza intoppi, ritardi o interruzioni. L’obiettivo principale della gestione del flusso è ottenere una creazione e consegna di valore per il cliente che sia veloce, fluida, sostenibile e prevedibile, minimizzando al contempo rischi e costi di ritardo.

I benefici trasformativi di un flusso ottimizzato

Un flusso efficace porta a numerosi vantaggi, sia a livello operativo che strategico:

Sollievo dal sovraccarico: molte organizzazioni sono afflitte dal sovraccarico di lavoro (muri), che porta a stress, bassa qualità e rilavorazioni. Implementando il Flow, si riduce la quantità di lavoro in corso (WIP), permettendo alle persone di concentrarsi su meno elementi e di completarli con maggiore qualità. Questo porta a un miglioramento della soddisfazione e del benessere del personale.
Maggiore prevedibilità e velocità di consegna: quando il lavoro fluisce senza interruzioni e accumuli eccessivi, i tempi di consegna (lead time) si riducono e diventano più prevedibili. Le organizzazioni che si concentrano sul Flow possono iniziare a soddisfare costantemente le aspettative dei clienti, costruendo fiducia e credibilità.
Miglioramento della qualità e riduzione delle rilavorazioni: un flusso più fluido significa meno interruzioni e cambi di contesto, il che si traduce in meno difetti e rilavorazioni.
Comprensione profonda del lavoro: la gestione del Flow richiede di identificare e visualizzare i tipi di domanda e come vengono elaborati, rendendo visibili impedimenti e ritardi. Questa trasparenza porta a una comprensione collettiva di come il lavoro viene svolto e dove possono essere apportati miglioramenti.
Migliore gestione del rischio e delle opportunità: un flusso prevedibile migliora la gestione del rischio offrendo un numero maggiore di opzioni a disposizione dei decisori. La prevedibilità permette infatti di posticipare le decisioni fino all’ultimo momento responsabile, quando si hanno più informazioni a disposizione. Questo riduce il rischio di lavorare su elementi che potrebbero essere scartati o diventare obsoleti.
Crescita dell’agilità organizzativa: Le organizzazioni che padroneggiano il Flow sviluppano la capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti delle esigenze dei clienti e delle condizioni di mercato. Questo è fondamentale per la resilienza e la sostenibilità a lungo termine.

Un percorso di evoluzione continua

Il percorso verso un flusso ottimizzato è un viaggio di evoluzione continua, non un cambiamento una tantum.

Nelle fasi iniziali dell’adozione del metodo Kanban, l’attenzione è spesso rivolta al sollievo dal sovraccarico a livello individuale o di team. I team iniziano a visualizzare il proprio lavoro e a impostare limiti semplici per concentrarsi sul completamento delle attività. In questa fase, le prestazioni possono variare, ma si inizia a percepire una maggiore consapevolezza del lavoro e una motivazione a migliorare.
Man mano che un’organizzazione progredisce, si concentra sullo sviluppo di una maggiore consistenza nei processi. Inizia a considerare il lavoro dal punto di vista del cliente e a vedere le proprie attività come servizi. Si sviluppa la capacità di coordinare il lavoro tra i diversi team che collaborano per fornire un servizio end-to-end. Vengono introdotte metriche più significative legate al flusso, come i tempi di consegna (lead time), e si inizia a gestire attivamente blocchi e rilavorazioni.
Le organizzazioni più evolute riescono a ottenere un flusso fluido su vasta scala, concentrandosi sul bilanciamento della domanda e della capacità e sulla gestione delle aspettative dei clienti. I clienti percepiscono che i servizi sono “adatti allo scopo” (fit-for-purpose) e affidabili. La collaborazione si estende tra team e con i clienti stessi.
Successivamente, le organizzazioni rafforzano la propria robustezza attraverso una gestione quantitativa del rischio e l’ottimizzazione economica del flusso. Le dipendenze complesse vengono gestite in modo dinamico e la prevedibilità del servizio raggiunge livelli elevati. Le decisioni sono sempre più basate su dati e analisi quantitative.
Le organizzazioni che continuano a perfezionare il loro Flow diventano nel tempo leader di mercato, capaci di anticipare le esigenze dei clienti e di innovare costantemente. La loro attenzione si sposta sulla capacità di mettere in discussione cosa fanno e come lo fanno, cercando la perfezione e l’eccellenza.
Infine, le organizzazioni più evolute raggiungono la capacità di reinventarsi completamente – persino il loro scopo e la loro identità – in risposta a stravolgimenti di mercato o cambiamenti drastici. Questa è la massima espressione di antifragilità e garantisce la sopravvivenza a lungo termine.

Pratiche per sviluppare il Flow

Per coltivare un flusso efficace, il metodo Kanban suggerisce l’implementazione di diverse pratiche:

Visualizzazione: rendere visibile il lavoro, le fasi del flusso, le policy e gli impedimenti (come blocchi o elementi divenuti obsoleti) è il primo passo per comprendere e migliorare il Flow. Le Kanban board, le card colorate e gli indicatori visivi sono strumenti essenziali per questo scopo.
Limitazione del lavoro in corso (WIP): impostare limiti al numero di elementi che possono essere “in lavorazione” in un dato momento previene il sovraccarico e incoraggia il completamento prima di iniziare nuovo lavoro. Questo trasforma un sistema “push” (a spinta) in un sistema “pull” (a chiamata), che accetta il lavoro solo quando c’è capacità produttiva disponibile.
Gestione esplicita delle policy: definire chiaramente le regole per la gestione del lavoro – come vengono accettate le richieste, quando un elemento può essere spostato alla fase successiva, o come vengono trattate le diverse classi di servizio – garantisce coerenza e promuove l’autonomia.
Implementazione di cicli di feedback: riunioni regolari come il Kanban Meeting, il Replenishment Meeting e le Service Delivery Review sono essenziali per riflettere sul Flow, identificare problemi e guidare il miglioramento continuo. Questi cicli permettono di adeguare il sistema in base alle osservazioni e ai dati raccolti.
Comprensione delle Classi di Servizio: utilizzare diverse classi di servizio (es. Expedite, Fixed Date, Standard, Intangible) in base al costo del ritardo associato agli elementi di lavoro, permette di gestire le priorità in modo strategico e di bilanciare le esigenze dei clienti con gli obiettivi economici dell’organizzazione.
Gestione delle dipendenze: riconoscere e gestire le dipendenze tra i diversi servizi o team è fondamentale per mantenere un Flow fluido, specialmente in sistemi complessi. Tecniche come i parking lot e le classi di dipendenza aiutano a mitigare i rischi di blocco.

Conclusione

Il Flow non è solo una componente del metodo Kanban; è la sua ragione d’essere. Concentrarsi sul Flow significa adottare una mentalità che privilegia la velocità di consegna, la prevedibilità e la capacità di soddisfare costantemente le esigenze dei clienti e degli stakeholder. Indipendentemente dalla fase di sviluppo in cui si trova un’organizzazione, la ricerca di un Flow sempre più fluido, efficiente e prevedibile è il percorso verso una maggiore resilienza, agilità e successo nel dinamico mondo del business.

Prossimo webinar

Per conoscere i concetti alla base del valore del Flow potete iscrivervi al webinar gratuito del prossimo 23 luglio alle ore 18:00 in collaborazione con Kanban University e Kanban+. Parlerò di come il metodo Kanban può trasformare radicalmente il modo in cui gestite i vostri servizi, riducendo il rischio operativo e gli errori previsionali e migliorando significativamente la prevedibilità e la qualità.

Webinar: Mastering Predictability & Quality for Better Business Outcomes

Gestite i servizi professionali della vostra organizzazione e vi chiedete come affrontare le incertezze del lavoro quotidiano? Vi tovate spesso a fare previsioni che poi si rivelano inesatte, mettendo a rischio la puntualità e la soddisfazione dei clienti?

Partecipate al webinar gratuito in collaborazione con Kanban University e Kanban+ e scoprirete come il metodo Kanban può trasformare radicalmente il modo in cui gestite i vostri servizi, riducendo il rischio operativo e gli errori previsionali, e migliorando significativamente la prevedibilità e la qualità.

Il problema che affrontiamo insieme: molte organizzazioni si trovano di fronte a un rischio operativo, ovvero la possibilità che il lavoro richieda più tempo del previsto a causa di eventi interni o esterni. Spesso, quando ci viene chiesto quanto tempo ci vuole per evadere una richiesta, la risposta fornita è un numero singolo, vago, senza considerare la variabilità delle circostanze. Questo porta a previsioni poco affidabili e a un’elevata probabilità di ritardo.

Perché le vostre previsioni attuali potrebbero non funzionare: durante il webinar, esploreremo perché affidarsi a concetti come la media (più propriamente la mediana o cinquantesimo percentile) o il valore più frequente (moda) per fare previsioni è rischioso. Utilizzando la mediana, avreste il 50% di probabilità di essere in ritardo, e utilizzando invece la moda, questa probabilità sarebbe ancora più alta! Questo accade perché siamo tutti soggetti a bias cognitivi, come l’euristica della disponibilità, che ci porta ad adottare il valore più frequente senza renderci conto dei rischi inaccettabili che stiamo correndo.

La soluzione di Kanban: gestione del rischio e prevedibilità basata sui dati. Il webinar introdurrà al concetto di Lead Time, ovvero il tempo che ogni richiesta di lavoro (chiamata Work Item) impiega per essere completata. Scopriremo che il Lead Time non è un valore unico, ma una distribuzione di valori.

Vi guideremo attraverso:

Come misurare e visualizzare i Lead Time per ottenere una comprensione reale della variabilità del tuo lavoro.
Come utilizzare l’ottantacinquesimo percentile come valore previsionale, accettando un rischio di ritardo molto più contenuto (normalmente il 15%). Questo valore è comunemente adottato per i servizi, ma può essere diverso in funzione del rischio accettabile per il servizio.
L’importanza di limitare il lavoro in corso (WIP), una pratica fondamentale di Kanban che riduce il sovraccarico e migliora la prevedibilità dei tempi di consegna, facendo emergere i colli di bottiglia e aumentando l’efficienza del flusso.
Come il metodo Kanban, oltre a gestire il rischio operativo, è un approccio evolutivo e sostenibile che facilita l’adozione di pratiche che migliorano continuamente i modelli previsionali, stabilizzano i flussi di lavoro e portano a una migliore gestione del servizio.

Kanban: non solo per l’IT, ma per tutti i servizi professionali. Sebbene Kanban sia spesso associato al settore IT e si integri perfettamente con popolari framework di settore, ad esempio ITIL, la sua applicazione è universale. Kanban aiuta a gestire efficacemente le operazioni quotidiane (Enterprise Services Management) e funge da catalizzatore per la trasformazione e l’evoluzione strategica delle organizzazioni (Enterprise Services Transformation). La sua forza sta nel promuovere un cambiamento incrementale, senza imporre stravolgimenti drastici, ma lavorando con ciò che già esiste per far evolvere le pratiche organizzative.

A chi è rivolto questo webinar? Questo webinar è pensato per persone che vogliono rendere la loro attività più efficace, con servizi prevedibili e di alta qualità. Kanban è il punto di partenza ideale.

Cosa imparerete? Acquisirete una comprensione iniziale di come:

Migliorare la vostra capacità di fare previsioni accurate.
Gestire in modo più efficace il vostro flusso di lavoro.
Prendere decisioni basate su dati reali, non su intuizioni soggettive.

Non perdete l’opportunità di migliorare la prevedibilità e la qualità dei vostri servizi professionali!

Iscrivetevi ora al webinar gratuito, il prossimo 23 luglio alle ore 18:00.

Pillole di Kanban applicato: quando un approccio pragmatico ed evolutivo evita di complicare inutilmente le cose

Quando si implementa un sistema Kanban è importante evitare di complicare inutilmente le cose. In particolare un aspetto con cui mi confronto spesso è come riuscire a ricavare, appunto senza complicazioni inutili, le prime metriche di flusso su cui lavorare.

Iniziare da quello che si sta facendo ora

Kanban ci insegna a iniziare da quello che si sta facendo ora e tipicamente i team dispongono già di sistemi informativi, quali che siano. Un approccio relativamente semplice per ottenere dati sui Lead Time è quindi quello di estrarre dai sistemi esistenti le marche temporali (timestamp) relative alle varie attività e lavorare su quelle in un foglio di calcolo, per ricavare le metriche. Così ho fatto anche recentemente, salvo che mi sono trovato davanti a una situazione che mi ha fatto riflettere. Voglio raccontarvi l’episodio perché è rappresentativo di un approccio che si incontra spesso e che però è dannoso.

Una soluzione inutilmente complicata

Il flusso di lavoro in questione (per la gestione dell’iscrizione a un servizio e la firma di un contratto) consta di 5 step. Ho chiesto al fornitore del sistema informativo già esistente di poter estrarre una tabella con le marche temporali dei passaggi di stato tra i cinque step. Semplicissimo, il resto lo avrei fatto io sul mio foglio di calcolo. Ho ottenuto la seguente risposta (la ho modificata e decontestualizzata per ovvie ragioni di riservatezza, ma ne ho conservato il senso):

“Per rispondere alla richiesta basterebbe aggiungere 5 campi alla form di iscrizione, che verrebbero valorizzati ad ogni passaggio di stato. (T0 – Creazione, T1 – Risposta, T2 – Verifica, T3 – Firma, T4 – Completata)

Però, durante i primi utilizzi del sistema è emersa la necessità di “forzare lo stato” dell’iscrizione per riportarlo indietro e dunque si potrebbe verificare che un determinato T registrato nel sistema possa essere sovrascritto (es. “T3 – Firma” se ripercorro uno step precedente verrebbe sovrascritto).

A tal proposito quanto sopra proposto non sarebbe più valido e la nostra soluzione diventa quella di disabilitare il campo di stato dell’iscrizione e implementare un’azione “Cambia Stato” dove si dovrà selezionare il nuovo stato che si vuole assegnare all’iscrizione, oltre all’inserimento di una motivazione.

I campi sopra proposti non sarebbero più necessari e addirittura fuorvianti e dunque la form sopra descritta alimenterebbe un elenco di “Audit”, in cui ogni singola riga rappresenta un singolo cambio di stato della singola iscrizione. (Autore, Ora e Motivazione).

Saranno messi a disposizione i seguenti elenchi:
…”

Il messaggio terminava con la lista degli elenchi messi a disposizione e una quotazione della soluzione proposta.

La soluzione semplice

Le prime tre righe in realtà avevano già risposto alla mia richiesta, sarebbe bastato fare una quotazione di quello (che però non è stata fatta). Invece chi ha risposto ha preso spunto da alcune eccezioni che si erano verificate nel flusso e si è impegnato nell’immaginare una gestione di tali eccezioni. Che peraltro nessuno aveva richiesto. Tanto però è bastato per convincere i miei colleghi a rimandare la richiesta.

Ho dovuto discutere, prima con i miei colleghi, poi con il fornitore, per farli recedere dalla ‘gestione delle eccezioni’ e convincerli ad adottare la semplice soluzione che anche il fornitore aveva perfettamente delineato nelle prime tre righe della risposta. Una volta convinti, e a qualche settimana di distanza dall’implementazione (per raccogliere i primi dati), la nostra Flow Review si è arricchita di una utilissima metrica di distribuzione dei Lead Time. E le eccezioni? Le ho semplicemente tolte dai dati e trattate a parte, per il momento.

Morale della storia

Che lezione possiamo trarre da questa storia?

Il metodo Kanban incoraggia la semplicità e l’efficienza, iniziando con i processi esistenti, migliorandoli in modo incrementale e concentrandosi sul flusso di valore. Nel caso descritto è stata sufficiente la semplice estrazione dei dati per analizzare le prime metriche e valutare insieme al team le successive azioni di miglioramento del servizio da sperimentare. Senza inutili complicazioni.

Come funziona Kanban: la gestione proattiva dei rischi

Per far funzionare bene un sistema organizzativo e i suoi flussi di lavoro è fondamentale una gestione proattiva dei rischi, che infatti è un filo conduttore chiave del metodo Kanban. In tre degli ultimi cinque articoli ho già trattato il tema del rischio e di come viene affrontato per migliorare le previsioni e rendere i flussi di lavoro più stabili e affidabili. In questo articolo voglio risalire alla fonte e spiegare quali sono i razionali di base di tale approccio.

Le radici concettuali: il pensiero di Taleb, Shewhart e Deming

Nassim Nicholas Taleb, nel suo pensiero sul rischio, esplora il concetto di incertezza e imprevedibilità, evidenziando come molti eventi significativi (i cosiddetti ‘Cigni Neri’) siano estremamente improbabili, ma hanno un impatto enorme e sono spesso razionalizzati solo a posteriori. Taleb critica la dipendenza da modelli statistici tradizionali che sottovalutano le dinamiche dell’incertezza e del caos. Introduce inoltre il concetto di antifragilità, ovvero la capacità di un sistema di non solo resistere agli shock, ma di trarne beneficio e crescere. Taleb incoraggia un approccio prudente e resiliente al rischio, valorizzando la robustezza e il fattore umano rispetto alla fiducia cieca nella previsione e nel controllo.

Mediocristan ed Extremistan

Una delle idee chiave di Taleb, che ha influenzato ed è stata ripresa dal metodo Kanban, è la distinzione tra Mediocristan ed Extremistan per descrivere due tipi di domini statistici che influenzano la nostra comprensione del rischio e dell’incertezza.

Mediocristan:

Caratteristiche: Si riferisce a un mondo in cui le variabili seguono una distribuzione normale o gaussiana. Gli eventi estremi (outlier) sono rari e hanno un impatto minimo sull’insieme. La maggior parte delle variazioni è contenuta entro limiti prevedibili.
Esempi: Peso o altezza di un gruppo di persone. Aggiungere una persona di altezza straordinaria o peso anomalo non cambia significativamente la media complessiva.
Principio: Le dinamiche sono dominabili e i fenomeni sono relativamente stabili.

Extremistan:

Caratteristiche: Si riferisce a un mondo dominato da distribuzioni a coda grassa o lunga (fat-tail), dove eventi estremi sono frequenti e possono avere un impatto sproporzionato. I valori eccezionali contano molto di più rispetto alla media.
Esempi: Ricchezza, successo editoriale, popolarità di un video online. Un singolo miliardario o bestseller può influenzare enormemente la media.
Principio: Le dinamiche sono altamente imprevedibili e dominano le eccezioni.

Mediocristan è il dominio della stabilità, dove gli eventi rari non contano molto, mentre Extremistan è il regno dell’incertezza e degli eventi straordinari, che possono alterare radicalmente la realtà. Secondo Taleb, il mondo reale, soprattutto in ambiti come l’economia o l’innovazione, è spesso più vicino all’Extremistan, rendendo fondamentale considerare i rischi di eventi eccezionali (i ‘Cigni Neri’).

Rischi di variazione per causa comune e rischi di variazione per causa speciale

I rischi nei sistemi Kanban vengono classificati come rischi di variazione per causa comune (chance cause variation) e rischi di variazione per causa speciale (assignable cause variation). Questi concetti derivano dal lavoro pionieristico di Walter Shewhart negli anni ’20 del secolo scorso e sono stati ulteriormente sviluppati da William Edwards Deming, influenzando profondamente il Toyota Production System da cui il metodo Kanban deriva direttamente. La differenza tra questi rischi è un concetto fondamentale per la gestione del flusso di lavoro in un sistema Kanban.

Variazioni per causa comune:

Sono intrinseche al sistema e derivano dalla normale variabilità dei processi di lavoro.
Sono sempre presenti e contribuiscono alla fluttuazione “naturale” delle prestazioni.
Esempi: lievi differenze nei tempi di completamento delle attività, piccole variazioni nella qualità del lavoro, fluttuazioni nella domanda di lavoro.
Gestione: si affrontano migliorando il sistema nel suo complesso, ottimizzando i processi e riducendo la variabilità intrinseca.

Variazioni per causa speciale:

Sono esterne al sistema e derivano da eventi specifici e identificabili.
Sono imprevedibili e causano deviazioni significative dalle prestazioni normali.
Esempi: guasti imprevisti alle apparecchiature, richieste urgenti non pianificate, assenze improvvise del personale, ritardi da parte di fornitori esterni.
Gestione: si affrontano identificando la causa specifica, intervenendo per risolvere il problema immediato e implementando misure preventive per evitare che si ripeta in futuro.

I concetti di Extremistan e Mediocristan, introdotti da Taleb, sono strettamente correlati ai concetti di rischi di variazione per causa comune e rischi di variazione per causa speciale:

I rischi di variazione per causa comune sono tipici del Mediocristan. Sono variazioni intrinseche al sistema, con un impatto limitato e prevedibile. Possono essere gestiti migliorando il sistema nel suo complesso e riducendo la variabilità intrinseca.
I rischi di variazione per causa speciale sono tipici dell’Extremistan. Sono variazioni imprevedibili, spesso causate da eventi esterni al sistema, che possono avere un impatto significativo sulle prestazioni. Richiedono un’azione immediata per identificare e risolvere la causa specifica, oltre a misure preventive per evitare che si ripetano in futuro.

Il ruolo del Lead Time

L’analisi dei tempi di consegna (Lead Time) in un sistema Kanban può rivelare se ci troviamo di fronte a un Mediocristan o a un Extremistan:

Tempi di consegna con una distribuzione ‘a coda sottile’ (thin-tailed) indicano un Mediocristan: la maggior parte dei lead time si concentra attorno alla media, con pochi outlier. Possiamo utilizzare i valori di Lead Time per fare delle previsioni e pianificare.
Tempi di consegna con una distribuzione ‘a coda grassa o lunga’ (fat-tailed) indicano un Extremistan: la media è influenzata da outlier estremi, rendendola un indicatore poco affidabile. Dobbiamo analizzare gli outlier e anticipare i loro effetti con contromisure specifiche (in gergo si parla di “tagliare la coda”).

La pratica Kanban di limitare il WIP (Work in Progress) ha lo scopo di ottenere una distribuzione dei lead time a coda sottile, tipica del Mediocristan. Limitando il lavoro in corso, si riduce la variabilità del sistema, rendendolo più prevedibile e meno soggetto a eventi estremi.

Un percorso evolutivo per imparare a gestire i rischi

Il Kanban Maturity Model (KMM) sottolinea l’importanza di imparare a distinguere tra rischi di variazione per causa comune e rischi di variazione per causa speciale, per una gestione del rischio efficace. Nei livelli di maturità più bassi, le organizzazioni tendono a reagire a tutte le variazioni come se fossero speciali, con un approccio reattivo e spesso inefficace.

Man mano che l’organizzazione matura, sviluppa la capacità di:

Riconoscere le variazioni per causa comune e concentrarsi sul miglioramento continuo del sistema.
Identificare rapidamente le variazioni per causa speciale, intervenire per risolvere i problemi e implementare misure preventive.

Questa capacità di discernimento è cruciale per migliorare il flusso di lavoro, ridurre i rischi e aumentare la prevedibilità delle prestazioni.

Superare la mentalità vittimistica

Un ostacolo al discernimento dei rischi è che in molti ambienti aziendali la presunta complessità del contesto (cioè considerare tutte le variazioni come se fossero per causa speciale, mentre in realtà sono per causa comune) viene usata come scusa per giustificare le proprie prestazioni inadeguate. Le difficoltà esterne sono addotte come unica ragione delle scarse prestazioni, attribuendo i propri insuccessi a fattori esterni anziché a carenze personali o di metodo, di conseguenza evitando di assumersi la responsabilità di migliorare il sistema di lavoro.

Tale mentalità è particolarmente diffusa in ambienti di lavoro con bassa maturità. Si parla di ‘abdicazione’ in relazione alla leadership. Un leader che abdica alle proprie responsabilità, evitando di prendere decisioni e di affrontare i problemi, contribuisce a creare un ambiente in cui si diffonde una mentalità vittimistica. I membri del team, non sentendosi guidati e supportati, tenderanno a scaricare la colpa altrove e a lamentarsi invece di cercare soluzioni.

Al contrario un ambiente di lavoro positivo e collaborativo, con una leadership forte e supportiva, può contribuire a contrastare la mentalità vittimistica. Quando le persone si sentono valorizzate, responsabilizzate e parte di un team, sono più propense ad affrontare le sfide con un atteggiamento positivo e proattivo.

Evolvere la propria gestione del rischio insieme alla maturità organizzativa

La gestione del rischio nel Kanban Maturity Model (KMM) evolve significativamente attraverso i diversi livelli di maturità. Man mano che un’organizzazione matura, la sua capacità di identificare, analizzare e mitigare i rischi diventa più sofisticata e integrata nella sua cultura e nei suoi processi.

Ecco una panoramica di come il rischio viene gestito ai diversi livelli di maturità:

Livello 0 – Oblivious: A questo livello, il rischio non viene gestito in modo consapevole. L’organizzazione non ha processi definiti per l’identificazione o la mitigazione dei rischi, e le decisioni vengono prese in modo reattivo, spesso solo dopo che i problemi si sono già verificati.

Livello 1 – Team Focused: I team iniziano a riconoscere l’esistenza dei rischi, ma la gestione è ancora informale e limitata al livello di singolo team. I rischi vengono discussi durante le riunioni del team e si cerca di trovare soluzioni pragmatiche per mitigarli.

Livello 2 – Customer Driven: L’organizzazione inizia a comprendere l’importanza della gestione del rischio per la soddisfazione del cliente. Si introducono metriche per monitorare i rischi e si inizia a sviluppare una comprensione più olistica del flusso di lavoro, identificando potenziali punti deboli e colli di bottiglia.

Livello 3 – Fit for Purpose: La gestione del rischio diventa un processo più formale e integrato nel sistema Kanban. Si utilizzano le classi di servizio per dare priorità al lavoro in base al rischio e al valore per il cliente. Si implementano meccanismi di feedback per apprendere dagli errori e migliorare continuamente la gestione del rischio.

Livello 4 – Risk Hedged: L’organizzazione sviluppa una solida capacità di gestione del rischio. Si implementano processi di governance del rischio e si utilizzano metriche avanzate per monitorare le prestazioni e identificare le aree di miglioramento.

Livello 5 – Market Leader: La gestione del rischio diventa parte integrante della cultura organizzativa. L’organizzazione è in grado di anticipare i rischi e di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato. Si adotta un approccio proattivo alla gestione del rischio, investendo in innovazione e sperimentazione per mitigare i rischi futuri.

Livello 6 – Built for Survival: L’organizzazione è in grado di gestire eventi imprevisti e di alta criticità. Si sviluppano piani di emergenza e si mettono in atto strategie per garantire la resilienza e la continuità operativa, anche in scenari di crisi. Un’organizzazione a questo livello di maturità è antifragile, sa trarre beneficio dagli shock estremi (i ‘Cigni neri’) e sfruttarli a proprio favore per crescere.

In sintesi, la gestione del rischio nel KMM evolve da un approccio reattivo e informale a un processo proattivo, integrato e strategico. La maturità della leadership gioca un ruolo fondamentale in questo processo, guidando l’organizzazione verso una maggiore consapevolezza e una gestione più efficace del rischio.

Conclusione

La comprensione dei concetti di Extremistan e Mediocristan, la loro relazione con i rischi di variazione, l’evoluzione della maturità organizzativa sono fattori cruciali per una gestione del rischio efficace in un sistema Kanban. Analizzando la distribuzione dei Lead Time e implementando opportune strategie di gestione e controllo del flusso di lavoro, è possibile mitigare i rischi e migliorare la prevedibilità delle prestazioni dei servizi, anche in contesti complessi e incerti.

Come funziona Kanban: gestire le dipendenze esterne con le classi di dipendenza

Qualche giorno fa, un team IT con cui collaboro da tempo, e che ha già sviluppato un sistema Kanban abbastanza sofisticato, stava facendo un’analisi più puntuale del flusso di lavorazione dei ticket del proprio service desk e delle performance rispetto agli SLA (accordi sul livello di servizio).

Analizzando le metriche il team ha notato che a volte il servizio viene erogato (dalla prima risposta alla risoluzione) in tempi superiori a quelli previsti dagli SLA e si è accorto che questo succede in un caso specifico.

Viene aperto un ticket al quale viene assegnata priorità bassa o media. Il fornitore ci mette molto a rispondere e con il passare del tempo la priorità si alza. A un certo punto il ticket diventa a priorità alta, quando però è troppo tardi per risolverlo nel rispetto dei tempi previsti dagli SLA per la priorità alta (più stringenti rispetto a quelli per i ticket a priorità più bassa).

E’ bene ricordare che quando nei sistemi Kanban si parla di ‘priorità’ si intende ‘classe di servizio’, concetto correlato con il ‘costo del ritardo’, ovvero quanto costa all’organizzazione posticipare la lavorazione di quell’elemento di lavoro, nel nostro caso il ticket.

La priorità aumenta con il passare del tempo

L’esempio che mi è stato fatto è quello di un incidente su un software di gestione ordini. Era stato aperto con priorità media. Dopo due settimane l’utente doveva procedere con gli ordini altrimenti l’azienda sarebbe restata senza materiali e la priorità era stata cambiata in alta. Assegnando una priorità più alta al ticket (con uno SLA più stringente), il team si è ritrovato immediatamente fuori SLA.

Questa è la tipica situazione in cui il team, nel proprio percorso di maturazione, si rende conto di avere bisogno di qualcosa di nuovo per gestire sempre meglio il proprio flusso di lavoro. E lo chiede al Kanban coach.

Poster riassuntivo della gestione delle dipendenze, disponibile sul sito Kanban+ della Kanban University

Da una gestione reattiva a una gestione proattiva delle dipendenze e del rischio correlato

Ho fatto riflettere il team sul fatto che la gestione delle dipendenze (dai fornitori, ma non solo) fatta fin lì era stata reattiva, mentre era arrivato il momento di introdurre le cosiddette ‘classi di dipendenza’ (Classes of Dependency Management), ovvero fare il triage anche a valle sui fornitori e, in funzione di quello, agire in modo proattivo, anticipando i problemi.

Dobbiamo considerare il flusso di lavoro su cui stiamo lavorando, nel nostro esempio il nostro service desk, come un servizio che chiama un altro servizio, nel nostro esempio il servizio di assistenza del fornitore.

In un sistema Kanban possiamo disporre di metriche di flusso, tra cui una curva di distribuzione dei Lead Time relativa allo step del flusso di lavoro in cui siamo in attesa del fornitore. La stessa curva rappresenta una buona approssimazione del Lead Time del nostro fornitore e possiamo utilizzarla per calcolare il livello di rischio che abbiamo rispetto al fatto che il fornitore ritardi la risoluzione del ticket. Disporre della metrica relativa al fornitore significa che possiamo valutare quanto questo sia affidabile e capire cosa aspettarci, in modo da poterci regolare di conseguenza.

Gestire le priorità in funzione delle classi di dipendenza

Possiamo quindi, in funzione del rischio calcolato sul tempo di risposta del fornitore, assegnare la classe di dipendenza e agire come segue:

aprire il ticket al fornitore con una priorità più alta rispetto a quella che esponiamo a monte all’utente del nostro servizio
eventualmente alzare da subito la priorità anche del nostro servizio
in funzione della classe di dipendenza attribuita e se esiste un buon livello di collaborazione, si può chiedere proattivamente al fornitore di riservare della capacità produttiva, in modo puntuale e dinamico
eventualmente si può riservare della capacità produttiva anche nel nostro servizio, per accelerare le nostre operazioni quando finalmente il fornitore risponde

Da un punto di vista pratico e in termini di visualizzazione, si contrassegna il ticket con un’etichetta che corrisponde alla classe di dipendenza. Si stabilisce quindi una policy correlata alla classe di dipendenza in base alla quale l’elemento di lavoro viene trattato opportunamente.

Conclusione

Sostanzialmente il rischio correlato alla dipendenza dal fornitore viene gestito giocando d’anticipo, in modo proattivo, sistematico e standardizzato. In questo modo non viene più cambiata la priorità in corso di lavorazione ai ticket perché, a fronte di un rischio, la policy che regola la gestione della classe di dipendenza prevede già una priorità più alta e le opportune contromisure. E anche a fronte di un fornitore poco affidabile, il nostro flusso di lavoro risulta maggiormente prevedibile e affidabile, aumentando la soddisfazione degli utilizzatori del nostro servizio.

Una trattazione più articolata e dettagliata delle classi di dipendenza la potete trovare sul portale Kanban+ della Kanban University, cliccando qui.

Come funziona Kanban: l’agilità aziendale vera è posticipare le decisioni, ma non troppo

C’è molta confusione in circolazione sul concetto di “agilità”, in questo articolo voglio spiegare come la vera agilità aziendale e organizzativa sia la scienza di posticipare le decisioni, ma non troppo. Una scienza, non un’arte, perché alla base c’è il metodo scientifico.

Cos’è l’agilità aziendale e qual è il suo impatto operativo

L’agilità aziendale è la capacità di un’organizzazione di rispondere rapidamente ai cambiamenti, lasciando al proprio cliente la possibilità di cambiare in corso d’opera i requisiti del lavoro richiesto, in qualunque momento. Questo per ottenere un risultato finale che sia il più aderente possibile ai desiderata del cliente stesso.

Da un punto di vista operativo, di chi deve fare il lavoro, l’agilità si riflette nella convenienza di aspettare il più possibile a decidere e a impegnarsi a fare il lavoro. Questo approccio aumenta le opzioni disponibili e la possibilità di cambiare i requisiti del lavoro da fare, senza però essersi ancora impegnati a farlo e quindi senza sostenere eventuali costi di rilavorazione.

Sapere quanto aspettare prima di iniziare il lavoro

L’attesa d’altro canto aumenta anche la probabilità di consegnare il lavoro in ritardo. E quindi diventa cruciale sapere quanto si può aspettare prima di iniziare il lavoro e diventa fondamentale il ruolo delle metriche di flusso. E per poter disporre di metriche di flusso affidabili occorre un sistema stabile e prevedibile, che possiamo ottenere attraverso l’implementazione di un sistema Kanban.

Il primo passo è limitare il Work in Progress (WIP), per ridurre la variabilità e migliorare la prevedibilità del flusso di lavoro, rendendo la pianificazione più realistica e gestibile. Una volta che il sistema è stato reso stabile e prevedibile, la metrica del Lead Time osservato in passato per i tipi di lavorazione simili permette di decidere quanto prima è necessario iniziare un determinato lavoro per consegnarlo in tempo. Il Lead Time non è un numero, ma una distribuzione di probabilità, per cui si ragiona in termini di confidenza statistica e di rischio di coda, concetti per i quali rimando a un precedente articolo che trovate qui.

Considerando per i servizi, come in figura, il tipico valore dell’ottantacinquesimo percentile (ma può variare in funzione della criticità del servizio stesso), si dovrà iniziare il lavoro con un anticipo rispetto alla data di consegna prevista che dia una confidenza statistica almeno dell’85% o, se preferiamo, un rischio massimo del 15% di ritardare rispetto alla data promessa, circa una volta su sette.

Pianificare utilizzando il Lead Time

La pianificazione e il successivo controllo di qualunque attività aziendale, sia delle attività correnti che delle attività relative ai progetti, viene fatta di conseguenza basandosi sui valori di Lead Time e diventa più accurata e affidabile, oltre che meno costosa da gestire. Invece di concentrarsi sulla stima dell’effort e l’aggiunta di fattori di rischio, Kanban si basa sui dati empirici del flusso di lavoro per prevedere in modo probabilistico le date di consegna.

Il metodo Kanban offre quindi un approccio alla pianificazione significativamente più vantaggioso rispetto ai metodi tradizionali. In definitiva, l’approccio di pianificazione basato sul Lead Time di Kanban promuove l’agilità aziendale, la consegna puntuale e la soddisfazione del cliente. A costi più bassi.

Come funziona Kanban: il metodo Kanban per ridurre il rischio operativo e gli errori previsionali

Uno degli aspetti che comunemente non sono così noti e chiari è il fatto che il metodo Kanban aiuta a ridurre il rischio operativo e gli errori previsionali. La difficoltà iniziale delle persone alle quali ne parlo parte proprio dalla comprensione del concetto di rischio operativo. “Quale rischio operativo?” mi chiedono. “Il rischio legato al fatto che a causa di diversi eventi, interni o esterni all’organizzazione, potremmo metterci più di quanto previsto per fare il lavoro” rispondo. “In che senso?” insistono. Allora comincio a porre loro alcune domande.

Il concetto di Lead Time

Chiedo di farmi un esempio di qualche tipica richiesta di lavoro che ricevono. “Quanto tempo ci mettete per evadere questa richiesta di lavoro?” chiedo. La risposta tipicamente è un numero. “Siamo sicuri?” chiedo. “Come varia questo valore a seconda delle circostanze, lo sapete?”. Normalmente la risposta è vaga.

Allora comincio a disegnare su un foglio o su una lavagna una rappresentazione di una semplice Kanban board come in Figura 1. Spiego che chiameremo Lead Time il tempo che ogni richiesta di lavoro (che chiameremo Work Item) ci mette per essere evasa e spiego che il Lead Time non è un unico valore ma una distribuzione di valori. Poi ripeto la domanda: “Quanto tempo ci mettete per evadere questa richiesta di lavoro?” e quindi, senza aspettare la risposta, spiego che il tempo rilevato di evasione della richiesta può variare e comincio ad annotare i valori su un grafico come in Figura 1.

La distribuzione dei Lead Time

Proseguendo ad aggiungere valori chiedo: “succede che i valori di Lead Time si ripetano, giusto?” e così facendo vado ad aggiungere al grafico i valori che si ripetono impilandoli ai precedenti, fino a raggiungere una rappresentazione come in Figura 2. A questo punto verifico con i miei interlocutori se si ritrovano nel grafico disegnato, normalmente rispondono di sì.

Quale valore utilizzare per fare previsioni

Siamo pronti allora per il passo successivo che consiste nell’invitare i miei interlocutori a rispondere alla domanda: “quale dei valori misurati secondo voi ha senso utilizzare per fare previsioni future?” e qui inizia la vera riflessione, come in Figura 3.

Qualcuno risponde “la media” e allora faccio riflettere sul fatto che solitamente si dice ‘media’ riferendosi a quel valore per cui una volta su due ci si mette di più, mentre una volta su due ci si mette di meno del valore stesso. Questo in termini statistici però non è il concetto di media, ma più propriamente è quello di mediana, anche nota come cinquantesimo percentile. Quindi faccio notare come prendendo a riferimento la mediana saremo in ritardo una volta su due, ossia avremo il 50% di probabilità di non essere puntuali, che è un rischio piuttosto elevato, probabilmente non accettabile.

Qualcuno allora mi risponde “il valore più frequente”. Faccio notare che il valore più frequente, in termini statistici detto moda, nel grafico è tipicamente più a sinistra della mediana, il che significa che ho ancora più probabilità di essere in ritardo rispetto ad utilizzare la mediana, corro un rischio ancora più elevato, superiore al 50%.

Parliamo di rischio operativo

Arrivati a questo punto cambio prospettiva alla riflessione e chiedo “guardiamola dal punto di vista del rischio, quale probabilità di arrivare in ritardo siete disposti ad accettare? O meglio, quale probabilità di arrivare in ritardo sono disposti ad accettare i clienti del vostro servizio?” Qui le risposte sono ovviamente molto diverse a seconda dei servizi e dei casi, ma di base propongo loro di ragionare intorno all’ottantacinquesimo percentile, ovvero il valore previsionale in base al quale ci si prende un rischio del 15% di arrivare in ritardo, che normalmente per i servizi è accettato e che si usa in Kanban.

Per concludere faccio infine notare come fare previsioni sul completamento di una richiesta di lavoro senza misurare i Lead Time e senza effettuare un’analisi statistica sia fuorviante perché essendo noi tutti soggetti ai bias cognitivi e in particolare all’euristica della disponibilità, tenderemo automaticamente ad adottare il valore più frequente, prendendoci dei rischi inaccettabili senza nemmeno rendercene conto.

Conclusione

Chiaramente questo è solo l’inizio e ci sono altri passaggi da fare per introdurre efficacemente gli strumenti statistici, a cominciare dalla comprensione del tipo di curva di distribuzione presente e dalla validazione del modello che emerge dalla rilevazione dei dati. Normalmente però queste riflessioni avviano un percorso evolutivo che porta progressivamente nel tempo a un miglioramento sostanziale dei modelli previsionali, alla stabilizzazione dei flussi di lavoro e quindi a una migliore gestione del servizio.