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用排队论理解看板核心实践

用排队论理解看板核心实践

作者: 岳说越开心 | 来源:发表于2018-09-08 10:41 被阅读406次

    一、从Kanban简单聊起

    在实施Kanban方法时,有三个核心实践:

    1. 可视化- Visualization
    2. 控制在制品数量 - Limit WIP
    3. 管理流动性 - Manage Flow

    1. Visualization

    通过Kanban Board将整个系统状态可视化出来,从而暴露系统中存在问题。 湖水与岩石理论,看板承担的就是抽水机的功能,让湖水逐渐褪去,从而将系统中各种问题呈现出来。

    湖水与岩石理论

    2. Limit WIP

    WIP(Work In Progress)在制品,进行中的工作或者任务,通过限制在制品的数量提升系统流速,降低浪费。

    瓶颈决定了系统的吞吐量

    如上图所示,系统的输入无论多大,其吞吐量都受制于系统最小管道造成的瓶颈。通过限制在制品数量,可以降低库存,降低浪费。任何时候团队都应该集中注意力去移除当前最大的瓶颈,从而提升系统带宽。

    3. Manage Flow

    看板方法的核心在于,通过团队的努力,让系统提升价值交付效率,从而让价值源源不断地通过系统转化流出去给消费者。

    Pull -> Push

    其中一个重大的思维变化是从生产端推送到消费端,改为从消费端拉动生产端。汽车行业经过近百年的变迁已经非常擅长利用这种思路来拉动生产,比如让消费者提前下单,然后主机厂根据订单生产,几周后消费者可以提车。以实现按需生产、降低库存、减少浪费、提升企业盈利能力。

    对于以上三项为核心实践?我们不禁要问为什么是这样?下面就用排队论来解释一下。

    二、排队论基础

    排队论(Queuing Theory), 是通过对服务对象到来及服务时间的统计研究,得出这些数量指标(等待时间、排队长度、忙期长短等)的统计规律,然后根据这些规律来改进服务系统的结构或重新组织被服务对象,使得服务系统既能满足服务对象的需要,又能使机构的费用最经济或某些指标最优,是运筹学的一个分支。

    为什么排队论可以用于分析看板实践?因为看板系统本质是一种排队服务。看板源自丰田汽车生产(TPS),从各种材料输入,处理结束最后得到完整的汽车,各种材料存在排队等待利用的情况。

    术语与基本计算方式

    排队系统(图片来自于网络)
    • λ:平均到达率,表示需求到达的强度顾客到达,平均时间间隔的倒数
    • μ:平均服务率,一个连续工作的服务台单位时间完成的平均服务量,平均服务时间的倒数
    • L :系统中平均顾客数,包括正在接受服务的顾客
    • Lq:队列中的平均顾客数
    • W:一个顾客在系统中花费的平均时间
    • Wq:一个顾客在队列中的平均等待时间

    基本计算公式如下:

    L = λW = λ(Wq + 1/μ)
    = Lq + λ/μ
    ρ=λ/μ:代表了服务台用于服务顾客的平均时间比例

    举例如下:
    λ = 每天平均到达3位顾客
    μ = 连续工作时,平均每天完成4项服务
    ρ = ¾ = 0.75

    三、排队论法则与看板实践

    1. 不确定性法则

    服务时间波动对系统排队的影响,可以从下面的模拟数据来分析:

    服务时间波动带来的影响 - 纵坐标:Lq(起始值0.3125),横坐标:ρ

    通过上图可以看出:

    1. 随着ρ的变大,Lq也变得越来越大
    2. 随着σ(标准偏差)越来越大,在同一个ρ值时Lq会更大

    这意味着什么?随着顾客到达率提高,平均服务时间的偏差越大,队列中的平均等待数越大。如下图所示:

    高低服务波动性的对比

    在三车道马路上,如果在某一条道发生事故,此时如果大部分车辆开始变道(如左图所示),或者,所有车辆继续按照原车道行驶(如右图所示),也许前期变道几辆车的通过时间缩短,但是由于他们变道带来的波动性,对于系统整体的绩效影响会更大,右图的平均通过时间相比之下会更短。

    所以降低服务时间的波动,可以提升系统绩效。对应到看板实践的Limit WIP,保证系统中任务的优先级相对稳定,不要同时做多项任务,可以降低每项任务服务时间的波动,从而提升整体绩效。

    2. 批量法则

    从下图可以看出,随着批量的增大,系统的cycle time随着利用率的增大而增大。所以,每次只做一件事情,而不要同时做多件事情才能提升整体绩效再次得到印证。

    批量大小对系统绩效的影响

    3. 利用率法则

    当我们管理一个系统时,是否系统内每一个服务台都100%被利用起来,才会使得系统整体绩效更高?

    领用率与平均等待数,横坐标:利用率ρ,纵坐标:Lq

    ρ,其本质反映了一个工作台的服务密度,极限值是100%,也就是1。可以从上图看到,随着ρ越来越高,Lq也越来越大。当ρ在0.75 - 0.8左右时,可以对系统整体绩效得到有效平衡,如果超过这个值,Lq将呈指数级增长。

    系统服务利用率高低对比

    所以,当系统处于一定利用率状态时,相对较低时会更加健壮,从而应对突发事件的弹性更强。从看板方法Manage Flow角度来说,对于系统的输入,不要追求所有服务台100%被利用起来,关键在于价值源源不断的流动。Limit WIP做好了,才更有利于Manage Flow。

    另外一个传统管理中的例子,传统管理方式中,PM的首要职责就是让团队每个成员都有活儿干。如果有人空闲,PM就会很紧张。所以,他的目标就是让团队的UT(Utilization,利用率)保持一个较高水平,理想情况下每个人都在忙,100%的利用率。但是,这会导致:

    1. 虽然员工在忙,在加班,但是实际产出并不高,本来可以提前完成的工作也拖着不着急做完;
    2. 如果团队内部有一个员工的工作卡住,或者有人请假,此时是没有人能够及时补上的;
    3. 为了保证100%的利率用,有些时候PM会安排一些不必要,或者没有价值的工作给员工,本身就是浪费。

    三、排队论法的启示与总结

    1. 较高的利用率将使系统的绩效急剧下降
    2. 降低波动可以大大改善绩效
    1. 通过约束理论(Theory of Constraints)来提升系统绩效(Limit WIP & Manage Flow),如下图所示:

    以上所有理论与实践的核心目的

    1. 对用户来说:缩短响应时间 (满意度) ,系统应该让价值快速流动
    2. 对服务提供者来说:通过平衡利用率 (成本)达到系统最佳绩效
    3. 在保障用户满意度的前提下,最大限度的控制成本,充分挖掘系统的潜力

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