Свяжитесь с нами

ИТ и разработкаКак ускорить без найма

Почему разработка не успевает за требованиями бизнеса и что с этим делать без найма?

Команда занята на 100%, а срок от заявки до прода растёт третий квартал. Расчёт показывает, где именно теряются недели.

Что дал расчёт

Срок от заявки до прода
было11,04,6недель−58%
Требований в работе одновременно
было7945шт−43%
Выпуск за месяц
было3142требований+35%

На потоке 504 требований в год это12,6 млн ₽в год

Что за процесс и где он ломался

Продуктовая разработка: одна команда из девяти человек, пять внутренних заказчиков, около 40 требований в месяц. Срок от заявки до продакшена вырос с шести недель до одиннадцати, хотя состав команды не менялся.

В спринт берут столько, сколько просят приоритетные заказчики. Незакрытое переезжает в следующий спринт.

Вопрос, на который отвечали

Почему разработка не успевает за требованиями бизнеса и что с этим делать без найма?

Признаки, по которым стало понятно: дело не в людях

Разговор шёл про наём: «нам не хватает рук». При этом команда загружена на 100%, а выпускает столько же, сколько год назад — значит, руки не были ограничением, иначе выпуск падал бы вместе со сроком.

Как процесс превратили в имитационную модель

В модель заложили поток требований по неделям, их разброс по трудоёмкости, состав команды, потери на переключение между задачами и вероятность смены приоритета уже начатой работы.

Ключевое, чего нет в доске задач: сколько стоит переключение. Разработчик, ведущий три задачи, не работает над ними втрое медленнее — он теряет контекст при каждом возврате.

Какие данные взяли и что честно допустили

Поток
40 требований в месяц, распределение по неделям — фактическое из трекера
Трудоёмкость
от 8 до 90 человеко-часов, распределение восстановлено по закрытым задачам
Потеря на переключение
40 минут на возврат к отложенной задаче
Смена приоритета начатой задачи
23% случаев
Не моделировали
инциденты на проде — они идут вне очереди по отдельному правилу

Отчёт симуляции: что показал расчёт

Здесь будет живой отчёт симуляции

Расчёт по этому кейсу ещё не прогнан. После прогона сюда встанет тот же отчёт, что видит пользователь Storm: очереди, загрузка ресурсов, время цикла и стоимость одной заявки по каждому сценарию.

Какие сценарии прогнали и чем они отличались

Сценарии, прогнанные в модели
СценарийЧто меняли
Как есть БазовыйБерём в спринт всё, что просят приоритетные заказчики
Плюс два разработчика Состав команды растёт, правила прежние
Вытягивание вместо проталкивания Новое требование берётся, только когда освободилось место
Вытягивание и стабильный приоритет Плюс запрет менять приоритет начатой задачи

Было и стало

Сравнение «было / стало» по каждой метрике. У метрик разные единицы, поэтому каждая пара показана в своём масштабе.
  • Было
  • Стало
  1. Срок от заявки до прода , недель

    11,0
    4,6−58%
  2. Требований в работе одновременно , шт

    79
    45−43%
  3. Выпуск за месяц , требований

    31
    42+35%
  4. Потери на переключение , % времени

    22
    7−15 п.п.
  5. Требований, закрытых в обещанный срок , %

    54
    89+35 п.п.
  6. Стоимость одного требования , ₽ тыс

    100
    75−25%
Ключевые метрики процесса до и после изменения
МетрикаБылоСталоИзменение
Срок от заявки до прода , недель11,04,6−58%
Требований в работе одновременно , шт7945−43%
Выпуск за месяц , требований3142+35%
Потери на переключение , % времени227−15 п.п.
Требований, закрытых в обещанный срок , %5489+35 п.п.
Стоимость одного требования , ₽ тыс10075−25%

Что показал расчёт

  1. Наём двух разработчиков сокращает срок на 11%, вытягивание — на 58%

    Люди добавляют мощность, но не убирают очередь: новые руки так же берут в работу всё сразу и так же переключаются.

  2. Выпуск вырос на 35% при том же составе

    Не потому, что стали работать быстрее, а потому, что перестали работать над всем одновременно: исчезли потери на возврат в контекст.

  3. Смена приоритета начатой задачи стоит дороже самой задачи

    Каждая переприоритизация обнуляет накопленный контекст и отправляет работу в очередь заново — по расчёту это 23% случаев и 15 процентных пунктов потерь.

Что оказалось не так, как считали

Команда не была медленной. Она была перегружена незавершённой работой: 27 требований в работе на девять человек. Срок вырос ровно во столько раз, во сколько выросла очередь, — это прямое следствие закона Литтла, и наём его не отменяет.

Почему разработка не успевает за требованиями бизнеса и что с этим делать без найма?

Что решили сделать и что получилось

Перешли на вытягивание: новое требование берётся в работу, только когда освободилось место. Порог рассчитали через Закон Литтла, механику взяли из приёма «Вытягивающая система».

Найм двух разработчиков отложили. Через квартал вернулись к вопросу уже с другой цифрой: при вытягивании та же команда закрывает 38 требований в месяц вместо 31.

Приёмы оптимизации, которые здесь сработали

Почему на этот вопрос отвечает имитационное моделирование, а совещание — нет

Связь «меньше работы в параллель — короче срок» контринтуитивна и потому не побеждает на совещании: каждый заказчик видит только свою задачу и требует начать её немедленно. Модель показывает, что произойдёт со сроком ВСЕХ требований, если начинать всё сразу, — и разговор перестаёт быть про приоритеты отдельных людей.

Отдельно она отвечает на вопрос, ради которого затевался наём: сколько дадут два человека. Оказалось — вшестеро меньше, чем смена правила взятия в работу.

Счёт такой: наём двоих сокращает срок на 11%, ограничение числа задач в работе — на 58%.

Где этот вывод не работает

Расчёт верен для потока сопоставимых требований. Если половина задач — это исследования с непредсказуемой трудоёмкостью, вытягивание помогает слабее, а предсказуемость срока даёт декомпозиция, которую мы здесь не моделировали.

Инциденты на проде из модели исключены: они идут вне очереди, и их доля должна оставаться небольшой — иначе никакие правила очереди не спасут.

Частые вопросы по этому расчёту

question

answer

question

answer

question

answer

question

answer

Ваш процесс, ваши числа

Покажем на вашем процессе

Пришлите диаграмму и то, что знаете про поток: сколько заявок в день, сколько людей, сколько занимает операция. Соберём модель, прогоним сценарии, которые вы назовёте, и разберём отчёт вместе — с очередями, загрузкой ресурсов, сроком и стоимостью заявки.

  1. Присылаете диаграмму и три-четыре цифры про поток
  2. Собираем модель и прогоняем сценарии, которые вы назовёте
  3. Разбираем отчёт вместе и обсуждаем, что из него следует

Первый процесс считаем бесплатно: нужна диаграмма и несколько цифр по потоку.

Поддержка