Límite de WIP
La variable de efecto más fuerte y más contraintuitivo. Bajar el WIP suele reducir el lead time sin que nadie trabaje más rápido, porque saca colas del sistema. Vale buscar el punto en que seguir bajando deja de compensar.
Experimentar
Laboratorio de Experimentos
Kanban es mejora continua guiada por datos. Prueba tus hipótesis de flujo aquí: cambia el WIP o la variabilidad y ve el impacto real, antes de tocar al equipo.
Formula una hipótesis, define un baseline, cambia una variable y corre el experimento. Compara el antes y el después, como un científico del flujo.
Variabilidad
Empieza por una plantilla:
Tus experimentos
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Cómo armar un experimento que enseñe algo
La herramienta corre la simulación. Lo que separa un experimento de una corazonada es lo que defines antes de apretar el botón.
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Escribe la hipótesis antes
Una frase con la forma “si reduzco el WIP de 15 a 8, el lead time baja y la previsibilidad sube”. Una hipótesis escrita después del resultado no es hipótesis, es justificación.
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Registra el baseline
Sin punto de partida no hay comparación. El baseline es la foto del flujo tal como está hoy, con los números que vas a mirar de nuevo al final.
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Cambia una variable por vez
Si mueves el WIP y la variabilidad juntos y el lead time mejora, no sabrás cuál de los dos lo causó. Un experimento por vez cuesta más tiempo y devuelve conocimiento de verdad.
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Decide qué harías en el equipo
La simulación no prueba nada sobre tu equipo, muestra cómo se comporta el sistema. El valor está en salir con un cambio pequeño y reversible para probar en la vida real.
Qué se puede probar
Variabilidad
Llegada irregular de demanda e ítems de tamaños muy distintos. Aumentar la variabilidad con el mismo WIP muestra por qué los equipos demasiado ocupados se vuelven lentos: la espera crece de forma no lineal.
Qué compara el experimento
Lead Time
Cuánto tarda un ítem de punta a punta. Es el número que siente el cliente.
Throughput
Cuántos ítems salen por período. Muestra si el cambio aumentó la entrega o solo la reorganizó.
WIP
Cuánto trabajo queda en curso a la vez. Es la causa, no el efecto.
Previsibilidad
Cuánto se repiten los resultados. Un flujo rápido e impredecible sigue siendo difícil de prometer.
Por qué simular antes de tocar al equipo
Los cambios de flujo son contraintuitivos con una frecuencia incómoda. Aumentar la ocupación de las personas suele empeorar la entrega. Sumar gente al cuello de botella a veces no cambia nada, porque el cuello estaba en otro lado. Reducir el trabajo en curso acelera la entrega sin que nadie acelere el trabajo.
Probar esas ideas directo en el equipo es caro en dos sentidos. Cuesta semanas hasta que el efecto aparece en los datos, y cuesta credibilidad cuando el cambio empeora las cosas y hay que deshacerlo. Una simulación no reemplaza al experimento real, pero elimina las hipótesis que no sobreviven ni en el papel.
El resultado que importa no es el número de la simulación. Es la conversación que permite tener con el equipo antes de cambiar cualquier política.
Preguntas frecuentes
¿Cómo funciona el laboratorio?
Defines un baseline, cambias una variable (WIP o variabilidad) y corres el experimento. La herramienta simula el flujo y muestra la comparación antes y después en lead time, throughput, WIP y previsibilidad.
¿Por qué experimentar antes de cambiar al equipo?
Porque los cambios de flujo tienen efectos contraintuitivos. Probar la hipótesis en una simulación evita optimizaciones que empeoran la entrega.
¿Se guardan los experimentos?
Sí, en tu navegador. Armas un historial de experimentos y conclusiones.
¿La simulación usa los datos de mi equipo?
No. Simula un sistema de flujo con los parámetros que defines. Para trabajar con tus números reales, el camino es el analizador de flujo, que lee el CSV de tu board.
¿Puedo cambiar dos variables a la vez?
Puedes, pero el resultado queda ambiguo: sabrás que algo mejoró sin saber qué. Para aprender, cambia una por vez y compara contra el mismo baseline.
¿Qué hago con el resultado?
Llévalo al equipo como hipótesis, no como prueba. El experimento útil es el siguiente: un cambio pequeño de política, con plazo definido y una métrica acordada para observar.
¿Necesito cuenta?
No. El laboratorio funciona directo en el navegador y los experimentos quedan guardados localmente, en tu propio dispositivo.
¿Quieres probarlo con los números de tu equipo?
El analizador lee el CSV de tu board en tu propio navegador y muestra el tiempo de ciclo, los percentiles y el pronóstico de entrega.
