Ana Raquel Teixeira, CloudOps Manager da Claranet, explica como o Método Kanban pode mudar para melhor a gestão do fluxo de trabalho e acelerar a entrega de forma significativa.
Foi com base nas práticas de gestão do fluxo, usadas pelo Sistema de Produção Toyota, que o Método Kanban Management foi desenvolvido, com a sua aplicação a ser depois adaptada à Sociedade do Conhecimento.
Diferente de uma Metodologia, em que são definidas detalhada e rigorosamente todas as práticas exercidas, o Método Kanban Management é a forma pela qual se podem atingir os objetivos, com a própria dinâmica a adaptar-se à medida que as circunstâncias o exigem.
O Método Kanban aplica-se à gestão do fluxo e atua como uma lupa sobre as várias fases e realidades do trabalho (aplicado a qualquer Metodologia).
O fluxo ocorre sempre que há uma entrada e saída de tarefas (demandas), as quais podem ser independentes (ad-hoc) ou podem estar interligadas, resultando num objetivo final único de entrega - um Projeto.
Considerando que há um fluxo para cada pedido e para cada tipo de pedido, colocam-se algumas questões sobre o processo de delivery:
- Como é o fluxo? Quais as suas etapas?
- Onde ficam bloqueadas as tarefas?
- Qual o volume de trabalho da área/pessoa X?
- De que forma o fluxo está a ser gerido?
- Quanto tempo uma tarefa de determinada natureza demora habitualmente?
- Qual a probabilidade de fazer uma entrega num prazo definido?
- Caso o fluxo não seja visível e, como consequência adicional, não seja gerível, como poderemos garantir alinhamento com objetivos e cumprimento de timings com menor custo de coordenação e menos propensão a falhas?
Fazendo uma analogia com um serviço de entrega de refeições ao domicílio, aquilo que obtemos como tempo de entrega para um projeto/tarefa quando solicitamos uma estimativa, equivale ao tempo em que a refeição é elaborada, embora a perceção de tempo de espera, para o cliente, continue até que a entrega seja finalizada.
Para agravar este cenário, o facto de as empresas de TI não terem na sua generalidade um serviço standard, dada a dinâmica do setor (ao contrário do exemplo anterior) faz com que as estimativas de esforço desse serviço sejam ainda mais dificultadas pelo fator desconhecimento e novidade.
O que estamos efetivamente a perceber é que obter estimativas das pessoas/grupos corresponde a esforço, o que representa entre 10% a 15% de todo o tempo entre o pedido/prontidão e a entrega do trabalho. Valores que podem, inclusive, estar enviesados.
Um exemplo, de como a falta de visibilidade sobre o todo pode afetar de forma errada a perceção dos objetivos, ocorreu durante a 2ª Guerra Mundial.
Os Aliados pretendiam melhorar a fuselagem dos aviões que combatiam as tropas nazis e criaram um diagrama que mostrava todas as partes em que as aeronaves eram maioritariamente atingidas – zonas essas que deveriam ser reforçadas.
Pela imagem é possível analisar quais as mais atingidas.
Abraham Wald, estatístico húngaro que integrava um Grupo de Pesquisa Estatística durante a Segunda Grande Guerra, a trabalhar neste caso, discordou desta metodologia e apontou precisamente para um foco oposto: os aviões que estavam a ser alvo de análise foram os que conseguiram regressar e, apesar de terem sido atingidos, não eram os que careciam de maior estudo.
Uma vez que as vidas perdidas se deviam precisamente aos aviões que não regressaram, deviam também ser esses os casos estudados. Wald acabou por concluir que a cabine do piloto e o motor eram as zonas a necessitar de reforço na fuselagem, já que eram esses os aviões que se despenhavam.
Trazendo esta análise para o dia-a-dia das empresas, podemos concluir que é necessário medir todos os dados e não apenas parte dos mesmos, de modo a que possamos criar estimativas com maior precisão.
O método de gestão Kanban é, por isso, baseado na análise dos dados.
E uma vez que os dados só podem ser corretamente analisados quando temos a visão do todo, é relevante que se consiga ver o trabalho dentro das vias que o próprio segue. Por isso mesmo, as ações de melhoria devem ser tomadas tendo como base os dados efetivos e os resultados devem poder ser mensuráveis.
Devemos assim abandonar as estimativas (de projeto) baseadas em pressupostos, evitando cair no viés de quem as estima (individualidades) e da tentativa-erro (sorte). O objetivo é passarmos a ser capazes de identificar a probabilidade de ocorrência e a criar essas estimativas com base no seu histórico.
All we are doing is looking at the timeline, from the moment the customer gives us an order to the point when we collect the cash. And we are reducing the timeline by reducing the non-value adding wastes.”
― Taiichi Ohno