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Constraints in Kanban

Eine der Haupteigenschaften von Kanban ist die Beschränkung der Anzahl der gleichzeitig zulässigen Aktivitäten (sogenannte Constraints). Durch diese Einschränkungen steigt die Produktivität des Gesamtsystems und wird außerdem vorhersehbarer. Welche Arten von Constraints es gibt und warum sie wirksam sind, erfahren Sie in diesem Artikel.

Constraints in Kanban_1

Arten von Constraints

Die Constraints sollen für alle im Kanban – System Mitwirkenden jederzeit sichtbar sein. Aus diesem Grund werden sie am Kanban-Board explizit dargestellt und angepasst, wenn sich Änderungen ergeben.

Ein Constraint bezieht sich immer auf die Anzahl der gleichzeitig zulässigen Aufgaben mit einer konkreten Eigenschaft oder in einem bestimmten Status.

Grundsätzlich werden folgende Arten von Constraints unterschieden:

  1. Spalte des Kanban Boards (=Prozessschritt)
    1. Geteilte Spalte (in Arbeit / erledigt)
    2. Gesamte Spalte
  2. Zeile des Kanban Boards (sogenannte „swimlane“, zum Beispiel für eine Serviceklasse)

Diese Arten ergeben sich aus der zweidimensionalen Darstellung des Kanban-Boards und sind für die meisten Anwendungsfälle ausreichend und vor allem übersichtlich und verwaltbar.

Constraints in Kanban_Kanban1_Board

Ein Constraint von 2 auf die Spalte Analyse bedeutet somit, dass nur zwei Aufgaben in diesem Prozessschritt in Bearbeitung oder erledigt sein dürfen. Gibt es zwei bereits erledigte Aufgaben, kann keine neue Aufgabe in Arbeit genommen werden.

Wird auf eine Zeile ein Constraint von 8 gesetzt, dann dürfen nur maximal 8 Aufgaben eines bestimmten Typs am Kanban – Board vorhanden sein. So kann zum Beispiel die Anzahl von Aufträgen zu Wartungstätigkeiten beschränkt werden.

 

Grund für die Beschränkung

Sie haben sich sicher bereits gefragt, warum diese Constraints gesetzt werden. Die Antwort darauf ist einerseits intuitiv einleuchtend, weil uns die Ursache im täglichen Leben oft begegnet, und kann andererseits auch durch Studien und Forschungsergebnisse belegt werden.

Sie waren sicher schon an einem sogenannten „Weihnachtseinkaufssamstag“ mit dem Auto in einer großen Stadt unterwegs und haben einen Parkplatz gesucht. Automatisch suchen Sie bei großen Veranstaltungen die beste Zeit, um sich bei Ticketschaltern oder Getränkeverkäufern anzustellen. Wenn zu viele Personen in der Warteschlange stehen, versuchen Sie es später wieder, oder suchen Alternativen.

Dies sind Beispiele, wie Menschen sich natürlich auf hohes Verkehrsaufkommen oder zu erwartende lange Wartezeiten einstellen. Das funktioniert besser, wenn sie die Entscheidungen alleine treffen können und wird schwierig, wenn Teams mit mehreren Mitarbeitern und einer Vielzahl an Aufgaben optimal zu steuern sind. Weiters sind Prioritäten, verschiedene Kunden und die Alterung von Anforderungen zu berücksichtigen.

Die Arten der Constraints (Zeilen oder Spalten) bieten dabei auch unterschiedliche Steuerungsmöglichkeiten. Constraints auf Prozessschritte verbessern die Durchlaufzeit und die Produktivität, indem sie die Mitarbeiter im Prozess optimal einsetzen. Hingegen ergibt sich durch Constraints auf Zeilen die Möglichkeit Wartungstätigkeiten, Fehlerbehebungen und unterschiedliche Projekte von einem einzigen Team bearbeiten zu lassen, wobei trotzdem Service Level Agreements eingehalten werden und verschiedene Kunden verlässlich einen Anteil an der vorhandenen Arbeitszeit zugeteilt bekommen.

 

Queuing – Theorie

Eine der meistzitierten Formeln in der Mathematik ist das sogenannte Little’s Law L=lW (Little, S. 536), das auf verständliche Art den Zusammenhang zwischen durchschnittlicher Wartezeit in einer Schlange mit der Ankunftsrate und der durchschnittlichen Anzahl der Element in der Schlange beschreibt.

Der Parameter L ist die durchschnittliche Anzahl von Elementen in der Warteschlange, l ist die durchschnittliche Ankunftsrate der Elemente und W die Wartezeit im System. Obwohl die Formel so einfach ist, hat sie eine große Aussagekraft für die Optimierung von komplexen Systemen.

Je mehr Tickets (Aufgaben) im System sind, desto länger dauert die durchschnittliche Erledigung.

Lange Durchlaufzeiten haben viele negative Auswirkungen:

  • Anforderungen sind nicht mehr aktuell, es wird im schlimmsten Fall an Produkten gearbeitet, die nicht mehr benötigt werden.
  • Die Abhängigkeiten zu anderen Aufgaben steigen und erhöhen den Organisationsaufwand.
  • Die Effizienz der Abarbeitung sinkt.
  • Das Vertrauen der Auftraggeber nimmt ab.
  • Die Qualität kann abnehmen.

Daher ist es ein Ziel in Kanban – Systemen, möglichst kurze Durchlaufzeiten zu erreichen.

 

Multitasking

Zu unterscheiden sind zwei Arten von Multitasking:

  1. Mehrere Aufträge, die allerdings nicht gleichzeitig ausgeführt werden müssen. Diese Situation ist zum Beispiel bei administrativen Büroarbeiten gegeben, wenn Anrufe entgegengenommen, E-Mails beantwortet und Post sortiert wird. Diese Tätigkeiten können nacheinander vorgenommen werden.
  2. Wirklich parallele Tätigkeiten, beispielsweise Autofahren und Telefonieren gehören in die zweite Kategorie. Allgemein bekannt ist die Tatsache, dass dieses Multitasking von Menschen vermieden werden sollte.

Im Vergleich zu Männern sollen Frauen bei Multitasking-Aufgaben besser abschneiden. Diese in der Allgemeinheit vorherrschende Ansicht wurde in einer Studie (Eriksen & Eriksen, 1974, S. 16:143-149) zumindest insofern bestätigt, dass Frauen sich weniger von irrelevanten Störungen beeinflussen lassen. Auch eine andere Studie (Stoet, B O’Connor, Conner, & R Laws, 2013), die sich mit den Unterschieden zwischen Männern und Frauen befasst, bestätigt diese Ansicht für bestimmte Aufgabenstellungen. Andere Studien wiederum zeigen keine relevanten Unterschiede zwischen Männern und Frauen und legen nahe, dass diese Fragestellung überbewertet wird.

Wesentlich bedeutender als dieser möglicherweise vorhandene geschlechtsspezifische Unterschied sind jedoch die generellen Kosten von Multitasking (Buser & Noemi, 2012). Die Fehlerrate und auch die Antwortzeiten steigen signifikant, wenn parallel Aufgaben zu bewältigen sind.

 

Anzahl der parallelen Aufgaben

Mehr als zwei gleichzeitig aktive Aufgaben hemmen die Produktivität bei Ingenieuren. Dies ist das Ergebnis einer Studie, die von Clark und Wheelwright (Clark, 1993) durchgeführt wurde. Demnach sinkt die Produktivität von Ingenieuren, wenn sie in mehr als 2 Projekten gleichzeitig arbeiten. Bei nur einer Aufgabe liegt die Produktivität bei rund 70%, bei zwei Aufgaben bei über 80% und sinkt bei drei Aufgaben auf etwa 60% und schließlich bei fünf Aufgaben auf knapp über 30%.

Diese Ergebnisse sind verständlicherweise nicht direkt für organisatorisch tätige Mitarbeiter anwendbar. Projektleiter und Führungskräfte haben zwar eine Vielzahl an „gleichzeitig“ aktiven Aufgaben, die aber eine andere Natur aufweisen, als die von Clark und Wheelwright betrachteten Aufgaben. Trotzdem sind hier die Forschungsergebnisse der Multitasking – Studien (siehe oben) relevant, die genauso geringere Effizienz und Qualität aufzeigen.

Der Grund dafür, dass die Produktivität hier bei zwei Aufgaben höher liegt, als bei einer, liegt einfach darin, dass nicht alle Prozesse optimal abgewickelt werden. Damit ergeben sich Wartezeiten, die so für die zweite Aufgabe genutzt werden können.

Constraints in Kanban_Kanban1_Clark

nach (Clark, 1993) Exhibit 4-2

 

Trotzdem muss hier angemerkt werden, dass die Durchlaufzeit auch bei zwei gleichzeitigen Aufträgen steigt und der Druck abnimmt, die Prozesse zu verbessern (Anderson, 2010, S. 114).

 

Zusammenfassung

Kanban bietet Unterstützung bei der Optimierung von Arbeitsabläufen. Ein wichtiges Hilfsmittel dabei ist das Setzen von sogenannten Constraints für die Anzahl an gleichzeitig aktiven Tasks. Diese Constraints werden vor allem für Prozessschritte und Typen von Tasks verwendet.

Viele Studien legen nahe, dass Multitasking zu vermeiden ist, da dies sowohl die Fehlerrate, als auch die Durchlaufzeit erhöht.

Durch die Verwendung von Constraints wird sowohl die Produktivität, als auch die Qualität der Arbeitsleistung erhöht.

 

Literaturverzeichnis

Anderson, D. (2010). Kanban : Successful Evolutionary Change for Your Technology Business. Sequim: Blue Hole Press.

Buser, T., & Noemi, P. (2012, 3 6). Multitasking. Retrieved 05 26, 2014, from Experimental Economics 2012

Clark, K. B. (1993). Managing New Product and Process Development:. The Free Press.

Eriksen, B., & Eriksen, C. (1974, Jänner). Effects of noise letters upon the identification of a target letter in a nonsearch task. Retrieved 05 26, 2014, from Attention, Perception, & Psychophysics

Little, J. (n.d.). Little’s Law as Viewed on Its 50th Anniversary, Anniversary, OR Forum, 2011. Retrieved 05 23, 2014

Stoet, G., B O’Connor, D., Conner, M., & R Laws, K. (2013). Are women better than men at multi-tasking? Retrieved 05 26, 2014, from BMC Psychology

 

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