Маленький пост, важная и очень простая тема.

🦾 Закон Литтла - универсальная взаимосвязь метрик потока

Мы с вами прошлись по Throughput, Lead Time - а как они взаимосвязаны, есть ли формула? Да, закон Джона Литтла! В следующий раз, когда ваш менеджмент/команда будет говорить "да давайте напихаем побольше в спринт" - покажете что это приведет к определенным последствиям.

📜 Чем больше у вас элементов в работе (Work In Progress, WIP) - тем дольше вы делаете каждый элемент (Lead Time) и тем меньше элементов выпускаете (Throughput).

🍣 Что такое WIP на примере суши‑ресторана

WIP — это сколько заказов одновременно «висят» в работе на кухне: повара режут рыбу, варят рис, собирают роллы. Если взять в работу слишком много заказов сразу, очередь расползается, каждый заказ «готовится» дольше, клиенты ждут и нервничают. Если удерживать разумное число параллельных заказов, кухня идёт ровнее и предсказуемее: гости получают еду быстрее, а команда — меньше стресса.

💻 А в IT?

В айти также. У команды куча недоделанных задач? Ну так а зачем размывать фокус и брать все подряд, контролируй количество параллельной работы!

👌 Простота и универсальность

Логика закона Литтла тривиальна в использовании и не требует спецподготовки. В практике она превращается в один вывод: чтобы lead time был меньше, а throughput — выше, нужно не раздувать параллельную работу. Слишком много начатого — значит, мало законченного и долгое ожидание.

🛣 С чего начать с WIP‑лимитов

- Базовая настройка: стартовать с WIP примерно «размер команды + 1».
- Наблюдать пару итераций: если throughput растёт и lead time сокращается — можно пробовать аккуратно снижать WIP дальше.
- Если при снижении WIP throughput падает — лимит задушили, верните на шаг назад.

👨‍🦰Так что наматываем на ус правило: ограничивая параллельную работу, мы управляем и временем поставки (lead time), и пропускной способностью (throughput).

Как правильно прогнозировать, когда команда закончит следующие X задач и причем тут прогнозирование через симуляцию Монте-Карло?

❌ Точную дату говорить не надо "Эпик будет готов ровно через 42 дня" — это неправда.
✅ Правильный прогноз: 10 задач за 35-45 календарных дней, где:
- 35 дней = 50% вероятности
- 45 дней = 85% вероятности

У любого прогноза есть
- Разброс,
- Вероятность,
- Мы предполагаем что работа в будущем будет похожа на работу в прошлом.

Работает следующим образом:

- 1️⃣ Собираем историю throughput команды
- 2️⃣ Запускаем 1000+ симуляций со случайной выборкой
- 3️⃣ Получаем распределение вероятностей

Главное условие: нужны WIP-лимиты!
"Нет WIP-лимита = нет потока = нет предсказуемости" — Daniel Vacanti

👩‍🔬 Исследования и материалы:

- 🖥 На прикрепленной картинке пример прогноза из приложения: Predictable.team (я когда-нибудь переведу его на русский) — загружаете CSV из Jira (или demo data) и тыкаете во вкладку Монте-Карло.

- ActionableAgile доказали: простая случайная выборка работает лучше сложных алгоритмов.
- Российские кейсы (Тинькофф, SportMaster) подтверждают точность 80-90%.
- Daniel Vacanti "Actionable Agile Metrics".
- Моя статья на Хабре
- Материалы на Scrum.ru, Neogenda.

Впрочем, это все неважно если продажники уже подписали контракт, обещая новую фичу клиенту. Но хотя б вы им покажете данные.

💎WIP Aging — самая важная метрика потока

🪦 Посмотрите реальный пример на скриншоте выше - там состарилась целая свора задач, какие-то явно протухли.

WIP (work in progress) Aging — это количество времени, которое задача уже провела в работе, но еще не завершена. Помогает понять, где работа "застревает" в процессе и сигнализирует о рисках для потока.
Мы считаем начало "в работе" как точку, когда вы втягиваете в свою систему работу (у разных команд она может разная).

📈 Где посмотреть:

- Jira Metrics Plugin - бесплатное расширение для хрома, которое показывает Aging Chart (скрин оттуда)
- Predictable.Team - анализатор выгрузок из Youtrack / Jira, есть визуализация Aging

👆 Почему это важно?

- Чем дольше задача "стареет" в потоке, тем выше риск, что она устареет для бизнеса, попадёт в зависимости, или просто потеряется ценность работы.
- Следить за Aging надо до завершения задачи - ваш шанс оперативно реагировать на проблемы в процессе, а не ждать, когда цикл завершится и станет "слишком поздно" для улучшений.
- Всё в Kanban — визуализация, блокировки, Pull-политики — заточено на то, чтобы не позволять задачам стареть без необходимости.

🕸 Какие основные паттерны Aging встречаются в практике?

- Стабильный рост: WIP Aging растёт равномерно — признак стабильного процесса и правильных WIP-лимитов.
- Плато или затор: Aging резко увеличивается на каком-то этапе — вероятен bottleneck или проблемы формата слишком крупных задач.
- Волнообразные скачки: Aging периодически ускоряется — возможны внешние зависимости/нестабильность команды.
- Разделение на мелкие задачи: Когда Aging сигнализирует о "застрявшей" задаче, best practice — разделить её на более мелкие части.
- Экспоненциальный рост: Очевидная перегрузка WIP — новые задачи начинают быстрее, чем завершаются старые.

Tips & Tricks:

- WIP Aging — один из лучших ранних индикаторов проблем (если выбирать одну метрику, то Aging — самая полезная для начала).
- Комбинируйте её с Lead Time и Throughput, чтобы видеть общую картину. Lead Time = ваш исторический SLA, а Aging - возможность увидеть в realtime что сейчас пробьёт SLA.
- При превышении допустимого возраста задачи — обсуждайте и разбивайте крупные работы. Например, начинайте разбирать все, что выше 85-перцентили.
- Правильно используйте WIP-лимиты: лимит не спасёт, если не анализировать aging, а просто "сжимать поток".

📝 Хотите большую большущую детальную статью про Aging?
- На VC недавно вышла статья про опережающий индикатор: WIP Aging от Васи Савунова.

📈 Где посмотреть:
- Jira Metrics Plugin - бесплатное расширение для хрома, которое показывает Aging Chart (скрин оттуда)
- Predictable.Team - анализатор выгрузок из Youtrack / Jira, есть визуализация Aging

#aging #flowmetrics