Previsibilidade em gestão de fluxo

Trabalhar com previsibilidade em gestão de fluxo de demandas parece para muitos algo complexo ou inalcançável. É muito comum encontrar gestores confusos ou céticos no meu dia-a-dia o que me leva a questionar: “Como poderia demonstrar que algo que é simples de fato se torne simples para as pessoas?”

Pois bem, vejamos estes dados de um fluxo que utiliza Kanban para a sua gestão. Estes dados refletem a quantidade de itens entregues por semana de trabalho. Eles são referentes um serviço de uma grande empresa multinacional de mídias digitais, que começou com uso do método Kanban a poucos meses, em março 2019.

Olhando para estes dados, podemos perceber que há uma variação no comportamento ao longo das vinte semanas de observação realizadas. Esta variação é natural, dado que é um serviço que tem passado por ajustes em sua gestão de fluxo e pela natureza do trabalho realizado

Você, que precisa tomar decisões robustas em seu negócio, ousaria trabalhar com a taxa média de entrega para poder dar uma resposta para a pergunta: Quantos itens ficarão prontos na próxima semana? Ou ainda, se comprometer com muito mais itens do que o seu fluxo é capaz de entregar, colocando em risco sua gestão?

Pense no seguinte cenário: O cliente lhe passa um e-mail pedindo a previsão de entrega de 30 itens que estão em backlog priorizados na última reunião que você fez com ele. Ele quer saber quando ficarão prontos. O que responder?

Olhando para estes números abaixo, onde temos uma média de entrega de 7,4 itens, qual a seria a sua resposta?

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Levando-se em consideração a média, temos uma previsão de terminar os 30 itens em 4 semanas aproximadamente. EM MÉDIA!!! Isto significa dizer que temos 50% de chance de que esta previsão se cumpra. E outros 50% de chance que esta previsão esteja totalmente errada.

Se você gosta de viver com emoção na sua gestão de fluxo de demandas, tudo bem. Use a média para fazer seu planejamento. Mas saiba que existem outras ferramentas, tão simples quanto à média, mas que trazem mais segurança para a sua análise.

Vejamos:

  • Média Móvel: Usando a média móvel podemos avaliar o comportamento médio dos dados nos últimos X períodos (onde X = quantidade fixa de períodos a ser avaliado) e observar o seu comportamento. Avaliar tendências é bem mais útil e produtivo do que olhar pontualmente para um número fixo. A média móvel neste caso está nos mostrando uma tendência de alta na quantidade de itens entregues por semana, mas que está tendendo a se estabilizar próximo da média.

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  • Percentis: Fazer uso deste recurso estatístico, igualmente simples como a média, já nos ajuda a termos uma primeira ferramenta de previsibilidade. O uso do percentil nos ajuda a ficarmos longe do problema das médias: Os extremos!

Com a análise de percentil, no exemplo abaixo, podemos afirmar que com 85% de certeza vamos entregar pelo menos 4 itens por semana, caso seja considerado todo o período. Mas veja que a média móvel mostra uma tendência de alta nas últimas semanas. Esta tendência precisa ser avaliada e levada em consideração na sua análise de risco.

Olhando para o percentil 85, podemos informar ao cliente que temos 85% de certeza que iremos entregar os 30 itens em até 7,5 semanas. Este aumento no prazo de entrega reflete uma posição mais conservadora e mais realista. A previsão baseada na média nos oferece um cenário de 50% de chance de erro ou de acerto. Com o percentil 85% temos 85% de acertarmos e 15% de chance de errarmos.

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Fazendo a análise com o percentil 15, temos uma previsão de entrega de pelo menos 11 itens por semana. Mas atenção, este número só ocorreu 15% das vezes no nosso histórico. Temos 85% de chance de erro. Neste cenário temos uma previsão de terminar os 30 itens em 2,7 semanas.

Resumindo:

Na média levaremos 4 semanas para terminar os 30 itens.

No cenário conservador, com baixo risco: 7,5 semanas para terminar os 30 itens.

Em um cenário agressivo, com alto risco: 2,7 semanas para terminar os 30 itens.

Portanto, ao invés de termos uma data fixa para entrega, temos uma faixa que vai de 2,7 semanas até 7,5 semanas, com um risco de 15% de não ser atendido neste período.

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Estas ferramentas são válidas para trabalharmos previsibilidade para um determinado item no seu fluxo de demandas. Caso seja necessário fazer previsões para quantidades maiores de itens, precisamos usar métodos mais avançados, como simulação de Monte Carlo. Mas isto é um assunto para um próximo artigo!

Até lá!

 

About The Author

Rodrigo Almeida de Oliveira

Accredited Kanban University Trainer (AKT), Kanban Coach Professional (KCP) and PMP®, Rodrigo Almeida de Oliveira has been working in the IT area for over 20 years and has solid experience in project management and software factories, working with agile approaches by more than 5 years. Rodrigo also has a master's degree in Engineering and Process and Systems Management, with emphasis on process improvement and optimization and quality through agile methods.

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