Limite de WIP
A variável com o efeito mais forte e mais contraintuitivo. Baixar o WIP costuma reduzir o lead time sem que ninguém trabalhe mais rápido, porque tira fila do sistema. Vale procurar o ponto em que a redução para de compensar.
Kanban é melhoria contínua guiada por dados. Teste suas hipóteses de fluxo aqui: mude o WIP ou a variabilidade e veja o impacto real, antes de mexer no time.
Formule uma hipótese, defina um baseline, mude uma variável e rode o experimento. Compare o antes e o depois, como um cientista do fluxo.
Nenhum experimento salvo ainda.
A ferramenta roda a simulação. O que separa um experimento de um palpite é o que você define antes de apertar o botão.
Uma frase no formato “se eu reduzir o WIP de 15 para 8, o lead time cai e a previsibilidade sobe”. Hipótese escrita depois do resultado não é hipótese, é justificativa.
Sem ponto de partida não existe comparação. O baseline é o retrato do fluxo como ele está hoje, com os números que você vai olhar de novo no fim.
Se você mexer no WIP e na variabilidade juntos e o lead time melhorar, não saberá qual das duas causou. Um experimento por vez custa mais tempo e devolve conhecimento de verdade.
A simulação não prova nada sobre o seu time, ela mostra o comportamento do sistema. O valor está em sair com uma mudança pequena e reversível para testar na vida real.
A variável com o efeito mais forte e mais contraintuitivo. Baixar o WIP costuma reduzir o lead time sem que ninguém trabalhe mais rápido, porque tira fila do sistema. Vale procurar o ponto em que a redução para de compensar.
Chegada irregular de demanda e itens de tamanhos muito diferentes. Aumentar a variabilidade com o mesmo WIP mostra por que times ocupados demais ficam lentos: a espera cresce de forma não linear.
Quanto tempo um item leva de ponta a ponta. É o número que o cliente sente.
Quantos itens saem por período. Mostra se a mudança aumentou a entrega ou só a reorganizou.
Quanto trabalho fica em andamento ao mesmo tempo. É a causa, não o efeito.
Quanto os resultados se repetem. Um fluxo rápido e imprevisível continua difícil de prometer.
Mudança de fluxo tem efeito contraintuitivo com frequência incômoda. Aumentar a ocupação das pessoas costuma piorar a entrega. Adicionar gente ao gargalo às vezes não muda nada, porque o gargalo estava em outro lugar. Reduzir o trabalho em andamento acelera a entrega sem que ninguém acelere o trabalho.
Testar essas ideias direto na equipe é caro em dois sentidos. Custa semanas até o efeito aparecer nos dados, e custa credibilidade quando a mudança piora as coisas e precisa ser desfeita. Uma simulação não substitui o experimento real, mas elimina as hipóteses que não sobrevivem nem no papel.
O resultado que interessa não é o número da simulação. É a conversa que ele permite ter com a equipe antes de mudar qualquer política.
Você define um baseline, muda uma variável (WIP ou variabilidade) e roda o experimento. A ferramenta simula o fluxo e mostra a comparação antes e depois em lead time, throughput, WIP e previsibilidade.
Porque mudanças de fluxo têm efeitos contraintuitivos. Testar a hipótese numa simulação evita otimizações que pioram a entrega.
Sim, ficam salvos no seu navegador. Você monta um histórico de experimentos e conclusões.
Não. Ela simula um sistema de fluxo com os parâmetros que você define. Para trabalhar com os seus números reais, o caminho é o analisador de fluxo, que lê o CSV do seu board.
Pode, mas o resultado fica ambíguo: você saberá que algo melhorou sem saber o quê. Para aprender, mude uma de cada vez e compare com o mesmo baseline.
Leve como hipótese para a equipe, não como prova. O experimento útil é o próximo: uma mudança pequena de política, com prazo definido e uma métrica combinada para observar.
Não. O laboratório funciona direto no navegador e os experimentos ficam salvos localmente, no seu próprio dispositivo.
O analisador lê o CSV do seu board no próprio navegador e mostra o tempo de ciclo, os percentis e a previsão de entrega.
Abra direto da tela inicial, em tela cheia, como um aplicativo.
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