Guida Kanban · Flusso e metriche
Blocker clustering: trova le cause radice dei ritardi
Ogni team si blocca: in attesa di approvazioni, di altri team, di ambienti o di informazioni. Il blocker clustering è una tecnica semplice, resa popolare nella comunità Kanban da Klaus Leopold e Troy Magennis, per trasformare queste frustrazioni quotidiane in dati su cui agire.
Punti chiave
- Registrate ogni blocco con la sua motivazione e la sua durata.
- Raggruppate i blocchi simili e misuratene il costo in giorni di blocco.
- Risolvete prima i cluster più grandi.
Come funziona
- Segnalate i blocchi sulle card non appena un elemento non può avanzare, con una breve motivazione e la data di inizio.
- Registrate quando il blocco viene rimosso, così sapete quanto è durato.
- Raccogliete i record dei blocchi per alcune settimane.
- Raggruppateli in un workshop: raggruppate i blocchi simili in categorie, come l'attesa degli ambienti di test, requisiti poco chiari o approvazioni esterne.
- Misurate ogni cluster: quanti blocchi e quanti giorni di blocco.
- Agite sui cluster più grandi con miglioramenti mirati.
Esempi di cluster
| Cluster | Conteggio | Giorni di blocco | Azione possibile |
|---|---|---|---|
| In attesa dell'ambiente di test | 14 | 38 | Automatizzare la configurazione degli ambienti |
| Requisiti poco chiari | 9 | 21 | Refinement e criteri di accettazione migliori |
| Approvazione esterna | 6 | 30 | Concordare livelli di servizio con il team che approva |
Numeri puramente illustrativi.
Blocchi interni vs esterni
Separate i blocchi che il vostro team può risolvere da quelli che richiedono altri team o i leader. I cluster interni possono essere affrontati nella retrospettiva successiva; quelli esterni richiedono dati a supporto di una conversazione con l'altra parte.
Consigli
- Rendete la segnalazione dei blocchi rapida e priva di colpevolizzazioni.
- Rivedete i cluster ogni mese.
- Verificate se i giorni di blocco diminuiscono dopo ogni miglioramento.
- Combinatelo con un cumulative flow diagram per vedere l'effetto sul flusso.
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Domande frequenti
Per quanto tempo dovremmo raccogliere dati prima del blocker clustering?
Spesso bastano alcune settimane per individuare degli schemi. Continuate a raccogliere dati per poter misurare l'effetto dei miglioramenti.
Chi dovrebbe partecipare a una sessione di blocker clustering?
Il team, più chiunque possa aiutare a risolvere i blocchi esterni.
Che cos'è il blocker clustering?
Il blocker clustering è una tecnica che consiste nel raccogliere nel tempo i record del lavoro bloccato, raggrupparli per causa e affrontare i cluster che causano più ritardo.
Chi ha creato il blocker clustering?
La tecnica è stata resa popolare nella comunità Kanban da Klaus Leopold e Troy Magennis.
Che cosa conta come blocco nel blocker clustering?
Un blocco è qualsiasi cosa impedisca a un elemento di lavoro di avanzare, come l'attesa di un'approvazione esterna, informazioni mancanti o un ambiente non funzionante.
Come si registrano i blocchi su una board Kanban per il blocker clustering?
Applicate alla card un indicatore di blocco con una breve motivazione e la data in cui si è bloccata, e annotate la data di sblocco. Conservate i record quando il blocco viene rimosso.
Come si raggruppano i blocchi nel blocker clustering?
Disponete i record dei blocchi e raggruppate le cause simili, come "approvazione esterna" o "ambiente di test". Quindi sommate il numero di blocchi e i giorni di blocco per ciascun cluster.
Il blocker clustering funziona sia per gli impedimenti sia per i blocchi?
Sì. I termini hanno più o meno lo stesso significato: "impedimento" è comune in Scrum, mentre i team Kanban parlano di solito di blocco, quindi i team Scrum possono raggruppare gli impedimenti allo stesso modo.
Come si stabiliscono le priorità tra i risultati del blocker clustering?
Classificate i cluster in base al totale dei giorni persi, non solo alla frequenza, e valutate quanto è facile risolvere ciascuno. Pochi cluster spiegano di solito la maggior parte del ritardo.
Quali strumenti aiutano con il blocker clustering?
Bastano dei post-it su una parete. Le board digitali possono esportare i dati sul tempo di blocco, e un diagramma a lisca di pesce aiuta a trovare le cause profonde di un cluster di grandi dimensioni.
In che modo il blocker clustering migliora il flusso?
Eliminare le cause di blocco più comuni riduce i tempi di attesa, il che migliora flow efficiency e riduce il cycle time.