что такое lead time в логистике
lead time
Тематики
время выполнения заказа
Время с момента размещения заказа до его выполнения. Когда планирование и производство работают на уровне или ниже своих производственных возможностей, время выполнения заказа равно времени выпуска (throughput time). Когда же спрос превышает возможности системы, дополнительное время требуется для того, чтобы спланировать работу и сделать заказ. Поэтому время выполнения заказа превышает время выпуска. См. время выпуска.
[http://www.up-pro.ru/library/production_management/lean/glossary_termin.html]
Тематики
время опережения
время упреждения
—
[Я.Н.Лугинский, М.С.Фези-Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.]
Тематики
Синонимы
время производственного цикла
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]
Тематики
время протекания процесса
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]
Тематики
длительность цикла
1. Диапазон времени, необходимого для исполнения процесса (или серии операций);
2. В контексте логистики, время между выявлением потребности в размещении заказа и получением товаров. Отдельные компоненты длительности цикла могут быть следующими:
время подготовки заказа (order preparation time),
время в очереди, время обработки (processing time),
время перемещения или транспортировки,
время получения (receiving time) и
время контроля (inspection time).
[http://www.abc.org.ru/gloss.html]
Тематики
период начального развертывания
Время от момента вывода спутника на орбиту до начала его опытной эксплуатации.
[Л.М. Невдяев. Телекоммуникационные технологии. Англо-русский толковый словарь-справочник. Под редакцией Ю.М. Горностаева. Москва, 2002]
Тематики
Полезное
Смотреть что такое «lead time» в других словарях:
lead time — ➔ time * * * lead time UK US noun [C] COMMERCE ► the time it takes after receiving an order to deliver the goods or services to a customer: »The result of this new approach is a shorter lead time and lower costs … Financial and business terms
lead time — lead times 1) N COUNT Lead time is the time between the original design or idea for a particular product and its actual production. [BUSINESS] They aim to cut production lead times to under 18 months. 2) N COUNT Lead time is the period of time… … English dictionary
lead-time — (lēdʹtīm ) n. The time between the initial stage of a project or policy and the appearance of results: a long lead time in oil production because of the need for new exploration and drilling. * * * … Universalium
lead time — [ˈli:d taım] n [U] the time that it takes to make or produce something … Dictionary of contemporary English
lead time — lead′ time [[t]lid[/t]] n. the period of time between the initial phase of a process and the emergence of results, as between the planning and completed manufacture of a product • Etymology: 1940–45, amer … From formal English to slang
lead time — Time between the initiation of a new project and its delivery date. ► “Given such uncertainties as the Middle East and the long lead time needed to develop major oil fields, rising prices seem inevitable.” (Fortune, Oct. 30, 1995, p. 88) … American business jargon
lead time — [lēd] n. Manufacturing the period of time between the decision to make a product and the beginning of actual production … English World dictionary
Lead time — A lead time is the period of time between the initiation of any process of production and the completion of that process. Thus the lead time for ordering a new car from a manufacturer may be anywhere from 2 weeks to 6 months. In industry, lead… … Wikipedia
lead time — noun the time interval between the initiation and the completion of a production process the lead times for many publications can vary tremendously planning is an area where lead time can be reduced • Hypernyms: ↑time interval, ↑interval * * *… … Useful english dictionary
lead time — UK [ˈliːd ˌtaɪm] / US [ˈlɪd ˌtaɪm] noun [countable/uncountable] Word forms lead time : singular lead time plural lead times the time between planning something and starting to do it Local firms learned how to reduce lead time by 75–95% while… … English dictionary
Синхронизация продуктовых команд в Sportmaster Lab (часть 2)
Вторая часть поста про то, как сделать, чтобы продуктовая agile-команда выполнила задачу к определенному сроку, но при этом не изменила принципам работы по потоку. Первая часть поста посвящена описанию нашего подхода к работе продуктовых команд, а также тому, что в вытягивающей системе основными инструментами управления сроками становятся не перенос ответственности за сроки на исполнителя (команду), а прозрачность и прогнозируемость работы этой команды. Ниже остановимся на метриках команд и их использовании при прогнозировании сроков и синхронизации исполнения задач.
Метрики
Основной тип событий в нашей модели — перемещение задачи из одной области нашей карты в другую, их мы и будем оцифровывать в метриках.
Наша самая главная метрика — Lead Time: это характерное время, за которое задача доходит от одной из четырех контрольных точек (появление идеи, ТПР, Х и ТПО) до установки на продуктив.
.
Как видим, они образуют иерархию вложенности. Мы используем величины Lead Time, выраженные в рабочих, а не календарных днях. Если над одним продуктом работает больше одной команды, то TTM, Customer Lead Time и Х Lead Time относятся к продукту в целом, а Lead Time для потока у каждой команды может быть свой.
Устоявшейся терминологии для разных Lead Time пока нет, поэтому аналогичные по смыслу показатели у других авторов можно встретить под другими названиями, например, для потокового Lead Time (тот, который самый короткий) часто используется термин Cycle Time. Здесь буду придерживаться нашего варианта «жаргона», извините, если что.
Также часто используются метрики потока — количество задач, входящих и выходящих из области за период времени, и количество задач, находящихся в области на определенный момент. Эти показатели можно видеть на CFD-диаграмме или на диаграмме потока задач (которая, на наш взгляд, легче читается). Например, для области «Поток» диаграмма потока задач с шагом в неделю выглядит так:
Потоковая диаграмма
Прогнозирование с использованием показателей Lead Time разных уровней
В нашей визуализации движения по этапам жизненного цикла мы можем видеть текущее положение технических и бизнес-эпиков (серые) и входящих в них задач (персиковые, кажется, так этот цвет называется).
Если заглядывать сюда регулярно, то сможем отследить и их перемещение между областями.
Визуализация эпиков и задач продуктовой команды на карте жизненного цикла
Предположим, нас интересует один конкретный эпик, который уже находится в реализации, в области «Поток». Оставим на рисунке только его и подчиненные ему задачи:
В эпик входят четыре задачи, одна из которых уже завершена, две в работе и одна еще не взята в поток и находится в области «Готово к взятию», на вершине бэклога. Исходя из ситуации, дата завершения эпика будет определяться, скорее всего, выполнением задачи, которая еще не взята в поток. Эпики переводятся в область «Поток» после того, как хотя бы одна из вложенных задач попала в поток, и считаются завершенными, когда все вложенные задачи завершены.
Чтобы понять, сколько времени обычно нужно, чтобы провести задачу через поток, рассмотрим спектральную диаграмму Lead Time для потока этой команды за последние три месяца:
Спектральная диаграмма LeadTime
Спектральная диаграммы для отдельных типов задач
Таким образом, мы получаем достаточно обоснованный прогноз, что с вероятностью немного менее 85% эта задача и, как следствие, весь эпик будут выполнены за шесть рабочих дней. Меньше 85% получается из-за того, что есть небольшая вероятность, что какая-то из двух задач в потоке застрянет там больше, чем на шесть дней.
Теперь посмотрим, как можно мониторить движение эпика на всем жизненном цикле, от идеи до реализации при помощи статистики Lead Time разных уровней:
Представим себе руководителя проекта (РП), у которого есть план, содержащий несколько задач для разных команд, которые нужно выполнить к определенным датам. РП – не agile-роль, он может использовать дедлайны, более того, он не может их не использовать :). Вопрос в том, как он добьется выполнения этих сроков продуктовыми командами, которые не горят желанием брать на себя обязательства по достижению дедлайна.
Рассмотрим одну из таких задач. Плановую дату ее исполнения обозначим как день «Д». Построим «LeadTime-профиль» продукта/команды, которая будет ее выполнять, в виде таблицы:
Пример «LeadTime-профиля»
Дни – рабочие, неделя соответствует 5 рабочим дням. 85% вероятность выполнения РП считает приемлемой.
Далее имеет смысл отслеживать задачи, входящие в эпик, по отдельности. Предположим, что их три, в области «Готово к взятию» они расположены на втором, пятом и шестом месте по приоритетам (см. рисунок ниже). Мы уже знаем, что если задача находится на самом верху области «Готово к взятию», то с вероятностью 85% она будет выполнена не позже, чем через 6 дней. Остается понять, сколько нужно времени, чтобы все три задачи эпика попали в поток. Посмотрев на потоковую диаграмму, мы увидим, что команда берет в поток в среднем 15 задач в неделю, то есть примерно по три задачи в рабочий день. Шесть задач будут взяты в работу, скорее всего, не позднее, чем за два дня. Поскольку день «Д» близко, РП стоит проследить, чтобы в бэклог поверх «его» задач не были помещены дополнительные задачи. Не стоит забывать, что команда принимает обязательства выполнить задачу только в момент ее взятия в поток, а до этого возможны изменения приоритетов.
Когда задачи 2, 5 и 6 попадут в поток?
После того как все три задачи попали в поток команды, можно считать, что они вышли на баллистическую траекторию, ускорить их уже не получится, и РП остается только ожидать результата.
Если РП пришел со своей задачей не заранее, а со словами «Надо сделать вчера», то задача изначально находится в «красной зоне». В этом случае РП будет отказано в реализации задачи к этому сроку. Если у РП есть достаточный административный ресурс, продуктовая команда может быть временно переведена из штатного режима «работы по потоку» в режим «подвиг», с принудительным управлением работами по критической задаче. Эта конкретная задача, возможно, будет выполнена, но общая мотивация, производительность и качество работы команды пострадают и потребуют времени на восстановление.
Важно: при движении эпика по жизненному циклу все виды Lead Time нужно измерять для той части эпика, которая дошла до продуктива.
В процессе проработки от первоначальной идеи могут отделяться куски, которые предполагается сделать позже, а может быть, и никогда. Плохая практика, когда в одном эпике копятся все задачи по этой теме – первой, второй, … семнадцатой очереди реализации, просто чтобы их не забыть. Это делает эпик вечно незавершенным и непригодным к отслеживанию как отдельного элемента работ и ценности. В исходном эпике нужно оставлять только задачи первого приоритета, задачи всех остальных приоритетов надо выносить в отдельные эпики, которые переносятся обратно в область идей. В дальнейшем с ними работают как с новыми идеями по общим правилам. При этом информационно можно указать, какой эпик для него является родительским, или объединить их общей меткой, чтобы можно было отследить историю реализации первоначальной идеи.
Нужно ли автоматизировать прогнозирование сроков исполнения задач?
Посмотрим еще раз на нашу визуализацию. Возникает подозрение, что движение эпиков и задач внутри каждой области более или менее упорядочено: большинство эпиков и задач движутся слева направо по областям жизненного цикла и снизу вверх по приоритетам внутри области.
Мы с командой портала метрик (особенная благодарность Диме Новикову!) попробовали сделать такой автоматический прогноз для задач в области «Готово к взятию». Идея была в следующем: для каждой задачи, которая сейчас находится в бэклоге, рассмотрим количество и типы задач, расположенных в бэклоге выше нее. В исторических данных по работе этой команды ищем похожие ситуации — когда выше некоторой задачи в бэклоге находился примерно такой же набор задач по количеству и типам. Смотрим, сколько времени у команды занимало выполнение такого набора задач в прошлом, получаем вероятностное распределение, из которого можно с разной степенью вероятности сделать прогноз дат, когда интересующая нас задача попадет на продуктив,
Полученные нами оценки сроков оказались весьма расплывчаты и малополезны. Сначала мы, естественно, пытались найти и исправить недостатки в прогнозной модели или подборе параметров, но существенного улучшения не происходило. Одной из основных причин этого было то, что задачи в бэклоге не двигались упорядоченно, как патроны в обойме, снизу вверх, а меняли приоритеты и перемещались вверх и вниз. В бэклог поступали новые задачи, которые брались в работу быстрее, чем те, что лежали в бкэлоге до них. В результате некоторые задачи «пролетали» существенно быстрее, а другие «зависали», и их положение в бэклоге на момент прогноза влияло на их судьбу гораздо меньше, чем мы ожидали. То есть наше базовое предположение, что задачи в бэклоге движутся в основном снизу вверх, не оправдалось.
Поэтому теперь мне кажется, что в данном случае применять такого рода способы прогнозирования нет смысла.
«Самосбывающийся прогноз»
Автоматизированное прогнозирование обычно применяют для тех событий, на которые потребитель прогноза повлиять не может – погода, покупательский спрос, движение автобуса в пробках, etc… А на движение продуктовых задач потребители прогноза (команда и заказчики) имеют большое влияние. Если прогноз не устраивает заказчика и/или команду, то есть как минимум три инструмента для исправления ситуации:
Договориться об изменении приоритета задачи.
Сократить скоуп и требования, реализовать сначала ту часть, которая дает наибольший эффект при меньших затратах.
Реализовать сначала менее трудоемкое, временное решение с образованием.
Достижение необходимого срока возможно без штурмовщины, если:
Задача действительно нужна, кто-то ждет ее выполнения и прилагает периодические усилия для поддержания ее приоритета.
Продуктовая команда работает в штатном режиме: осуществляет регулярное управление техническим долгом; большая часть задач команды не имеет жестких дедлайнов и их можно «подвинуть» в случае необходимости; команда не работает со 100% напряжением, у нее есть резерв для маневра.
При таких условиях любой реалистичный прогноз становится в некотором смысле самосбывающимся. Реалистичным считается прогноз, который не предполагает, что команда вдруг начнет решать задачи быстрее, чем она обычно это делает на текущей стадии своего развития. Достижение такого «самосбывающегося дедлайна» перестает быть «подвигом» и не несет существенных рисков.
Изменение зон ответственности при работе со сроками
Обратите внимание, как меняется общий подход к достижению определенных сроков в «проектной» и «продуктовой» парадигмах. Под «заказчиком» ниже понимаются все роли, которые заинтересованы в результате, но сами его не производят – заказчики, начальники подразделений, руководители проектов…
В «проектной» парадигме базовый алгоритм работы со сроками следующий.
В «продуктовой» парадигме:
Заказчик проявляет регулярное внимание к задаче, актуализирует ее приоритет и оценку ценности в сравнении с конкурирующими задачами. Команда (исполнитель), как правило, не берет на себя ответственность за выполнение задач к определенному сроку. Вместо приложения усилий для достижения сроков по отдельным задачам команда концентрируется та том, чтобы все свои задачи выполнять одинаково быстро и предсказуемо.
Таким образом в продуктовой парадигме ответственность за достижение сроков в большей степени ложится на сторону заказчика. Рабочая гипотеза состоит в том, что в обмен повышается общая эффективность приложения усилий заказчиком: выше вероятность получить то, что нужно, к нужному сроку, меньше неактуальных задач, сделанных потому, что их забыли отменить. Проверкой этой гипотезы мы сейчас и занимаемся в SM Lab :).
Что может сделать команда для повышения своей прогнозируемости.
Для того чтобы работа команды была прогнозируемой, нужно чтобы у показателей Lead Time разброс (дисперсия распределения) был поменьше. Даже при небольшом разбросе не нужно забывать, что это вероятностный, а не детерминистический прогноз, отклонения всегда возможны, и ни одна команда не может быть на 100% предсказуемой. Но если распределение имеет большую дисперсию, то этот показатель полностью теряет предсказательную силу.
Для внешних интересантов интереснее всего предсказуемость задач как раз в левой части жизненного цикла, в областях «идеи» и «решили делать». От этих прогнозов зависят решения, которые принимаются при формировании дорожных карт и бизнес-планов. Будет ли готова новая функциональность к началу новой коллекции, или надо сразу отложить ее внедрение на полгода, до следующей коллекции? На какой период планировать дополнительные ресурсы, связанные с этим? И множество других важных вопросов. В идеале, заказчик хочет знать, «когда будет готово», сразу же, как только он высказал новую идею — в наших терминах это значит, что дисперсия распределения Time to Market должна быть как можно меньше. К сожалению, обеспечить такую предсказуемость в области идей для команды очень сложно, так как эта область в наименьшей степени подвержена ее влиянию. Если каждую идею прорабатывать сразу до такой степени, чтобы по ней можно было дать обоснованный срок реализации, у команды не останется времени на полезную работу – все уйдет на детальную проработку идей, которые никогда не будут реализованы.
Здесь удобно использовать WiP-лимит не только на максимально допустимое количество задач (эпиков), по которым принято решение начать проработку командой, но и на минимальное их количество в области. Это позволит автоматически включать процедуру пополнения области при достижении нижней границы.
Такой подход позволяет постоянно и предсказуемо работать с новыми идеями, не превращая область в свалку идей.
Предсказуемое поведение Customer Lead Time дает заказчикам хорошую точку опоры, «границу стакана», которую не стоит переходить, и позволяет заботиться о судьбе своих идей и обеспечивать их переход через ТПР раньше, чем они попадут в «красную зону».
Выводы
Ответственность за сроки остается на стороне заказчика, в обмен на повышение вероятности и скорости получения необходимого результата.
Для контроля сроков применяются методы визуализации и прогнозирования. Управление осуществляется через динамическое изменение скоупа и приоритетов.
Условием применимости такого подхода является «антихрупкость» системы в целом, которая обеспечивается регулярным и превентивным применением технических и организационных практик, обязательных для продуктовых команд.
Время выполнения является задержка между началом и завершением процесса. Например, время между размещением заказа и доставкой новых автомобилей данным производителем может составлять от 2 недель до 6 месяцев, в зависимости от различных особенностей. Один бизнес-словарь определяет «время производственного цикла» как общее время, необходимое для производства элемента, включая время подготовки заказа, время ожидания в очереди, время настройки, время выполнения, время перемещения, время проверки и время размещения. Для продуктов, изготавливаемых на заказ, это время между выпуском заказа и производством и отгрузкой, выполняющими этот заказ. Для продукции, производимой на склад, это время, которое проходит от выпуска заказа до производства и поступления в запас готовой продукции.
СОДЕРЖАНИЕ
Управление цепочками поставок
Производство
Сроки выполнения складываются из:
Компании А нужна деталь, которую можно будет изготовить в течение двух дней после того, как компания Б получит заказ. Компании А требуется три дня, чтобы получить деталь после отгрузки, и еще один день, прежде чем деталь будет готова к производству.
Терминология времени выполнения была определена более подробно. Цепочка поставок от полученного заказа клиента до момента доставки делится на пять сроков выполнения.
Тем временем шеф-повар заканчивает то, что он делал, берет заказ из очереди, запускает часы в качестве отметки начала производственного времени и начинает готовить. Шеф-повар нарезает овощи, жарит мясо и отваривает макароны. Когда блюдо готово, повар звонит в звонок и останавливает часы. В то же время официант прекращает считать время производственного цикла и бросается через дверь кухни, чтобы достать горячую еду.
Когда он берет его, он начинает отсчитывать время выполнения заказа, которое заканчивается, когда блюдо подается покупателю, который теперь может с радостью сказать, что время выполнения заказа было короче, чем он ожидал.
Время выполнения заказа
Говоря о времени выполнения заказа (OLT), важно различать определения, которые могут существовать вокруг этого понятия. Хотя они выглядят одинаково, между ними есть различия, которые помогают отрасли моделировать поведение своих клиентов при заказе. Четыре определения:
Формулы OLT
Запрошенное OLT будет определяться разницей между датой, когда заказчик хочет получить материал на своих объектах (желаемая дата), и датой, когда они предоставили свой заказ поставщику.
Ценовое предложение OLT будет определяться разницей между датой, когда заказчик соглашается получить материал на своих объектах (дата предложения), и датой предоставления заказа поставщику.
Фактическое значение OLT будет определяться разницей между днем доставки материала поставщиком (Дата доставки) и датой, когда он вводит заказ в систему.
Подтвержденный OLT будет определяться разницей между датой, подтвержденной поставщиком, для доставки материала на объекты заказчика (подтвержденная дата) и датой, когда они предоставят заказ поставщику.
Средний OLT в зависимости от объема
Возможные области применения для измерения времени выполнения заказа
Правильный анализ OLT даст компании:
Управление проектом
Журналистика
Время подготовки к публикации описывает количество времени, которое у журналиста есть между получением письменного задания и отправкой готового материала. В зависимости от публикации время выполнения заказа может составлять от пары часов до многих месяцев / лет.
Медицина
Видеоигры
lead time
Полезное
Смотреть что такое «lead time» в других словарях:
lead time — ➔ time * * * lead time UK US noun [C] COMMERCE ► the time it takes after receiving an order to deliver the goods or services to a customer: »The result of this new approach is a shorter lead time and lower costs … Financial and business terms
lead time — lead times 1) N COUNT Lead time is the time between the original design or idea for a particular product and its actual production. [BUSINESS] They aim to cut production lead times to under 18 months. 2) N COUNT Lead time is the period of time… … English dictionary
lead-time — (lēdʹtīm ) n. The time between the initial stage of a project or policy and the appearance of results: a long lead time in oil production because of the need for new exploration and drilling. * * * … Universalium
lead time — [ˈli:d taım] n [U] the time that it takes to make or produce something … Dictionary of contemporary English
lead time — lead′ time [[t]lid[/t]] n. the period of time between the initial phase of a process and the emergence of results, as between the planning and completed manufacture of a product • Etymology: 1940–45, amer … From formal English to slang
lead time — Time between the initiation of a new project and its delivery date. ► “Given such uncertainties as the Middle East and the long lead time needed to develop major oil fields, rising prices seem inevitable.” (Fortune, Oct. 30, 1995, p. 88) … American business jargon
lead time — [lēd] n. Manufacturing the period of time between the decision to make a product and the beginning of actual production … English World dictionary
Lead time — A lead time is the period of time between the initiation of any process of production and the completion of that process. Thus the lead time for ordering a new car from a manufacturer may be anywhere from 2 weeks to 6 months. In industry, lead… … Wikipedia
lead time — noun the time interval between the initiation and the completion of a production process the lead times for many publications can vary tremendously planning is an area where lead time can be reduced • Hypernyms: ↑time interval, ↑interval * * *… … Useful english dictionary
lead time — UK [ˈliːd ˌtaɪm] / US [ˈlɪd ˌtaɪm] noun [countable/uncountable] Word forms lead time : singular lead time plural lead times the time between planning something and starting to do it Local firms learned how to reduce lead time by 75–95% while… … English dictionary