W = L ÷ λ = 7 пациентов ÷ (11 часов) = 0,63 часа = 37 минут.
Но вдруг после ряда экспериментов они обнаружат, что планирование 10 пациентов, прибывающих каждый час, снижает список до четырех пациентов? В час пик все процедурные переполнены, но большую часть времени один пациент находится в приемном покое, один ожидает приема врача в процедурной комнате и двое – на приеме у врача:
W = 4 пациента ÷ (10 пациентов каждый час) = 0,4 часа = 24 минуты.
При помощи канбан-доски, CFD и экспериментирования с WIP-лимитом сотрудники клиники обнаружили, что могли бы уменьшить время ожидания пациента почти на 15 минут только за счет сокращения записи на одного человека в час.
Это работает, потому что закон Литтла говорит нам, что в стабильной системе на время обслуживания пациента влияет две вещи: очередь и скорость прибытия. А WIP-лимиты позволяют контролировать одну из них. При добавлении WIP-лимита на канбан-доску вы можете уменьшить неравномерность, которая приводит к нагромождению в очереди. Это дает возможность сократить время обслуживания за счет снижения скорости поступления (например, удерживая работы в бэклоге до тех пор, пока команда занята выполнением текущего задания, как делают scrum-команды, или уменьшая число пациентов, записанных в течение каждого часа.
Именно так сотрудники клиники могут использовать закон Литтла для расчета среднего времени, затраченного на прием одного пациента. Но даже если они не рассчитают это время,
Теперь рассмотрим пример, приближенный к реальной жизни. Допустим, каждые три недели ваша команда вязнет в работе по выпуску релиза.
К сожалению, дела идут не очень хорошо. Сначала все было отлично, но со временем возникли проблемы. Несмотря на все усилия, потраченные на выполнение работы, команда чувствует, что не имеет достаточно времени на ее завершение. И каждый испытывает более сильный стресс, чем в предыдущем месяце. К тому же все знают: если они не выполнят работу максимально быстро, то в следующем месяце будет еще хуже.