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lkna klaus

Don’t Optimize Teams

Der Titel meines Talk auf der Lean Kanban North America 2016 Konferenz in San Diego war eine recht direkte Ansage: Don’t optimize teams! 

Der größte Fehler, den die meisten Agile Transformationen machen ist, dass sie Teams „agilisieren“ und dann hoffen, dass damit automatisch die Organisation agil ist. Das funktioniert so leider überhaupt nicht!! Ich meine, es ist schon ein guter Ansatz, wenn man ein Consulting-Unternehmen ist, denn bei diesem Vorgehen kann man sehr viele Consultingtage verkaufen, denn alle diese Teams brauchen ja Schulungen und Coaching usw. Dem betroffenen Unternehmen ist allerdings leider meistens gar nicht geholfen. Häufig verschlechtert sich die Performance des Unternehmens sogar und das bei verdammt hohen Consulting-Kosten. Aber seht euch einfach das Video dazu an:

Leider hat mir niemand gesagt, dass der Kameramann seine Kamera angeschraubt hat uns sie keinen Millimeter bewegt, deswegen verschwinde ich häufig hinter den Folien :-/

Was mich super freut ist, dass der Talk echt gut angekommen ist. Ich hatte sehr viele Gespräche über das Thema und auch auf Twitter löste der Vortrag einiges an Verkehr aus. Hier ein paar Twitter-Highlights:

Kanban im Großen @ LeanDUS

Ich kann den derzeitigen Hype um „Scaling Agile“ nicht wirklich nachvollziehen. Es gibt mittlerweile sehr viele Poster, die erklären, wie es nun wirklich geht, das Skalieren im agilen Umfeld. Was die Ansätze gemeinsam haben ist, dass sie primär den Umsatz von Consulting-Unternehmen optimieren bei oft eher bescheidenen Verbesserungen in den Organisationen: „Ihr müsst einfach nur viele Berater von uns einkaufen und alles anders machen als bisher, dann wird alles gut. Wenn nicht, habt ihr es eben falsch gemacht.“

Dabei wäre es so einfach – Baut auf eurem derzeitigen Arbeitssystem auf und verbessert es. Skalierung ist nichts anderes als ein Verbesserungsschritt. Genau das habe ich versucht bei einem Vortrag auf der LeanDUS in Düsseldorf rüberzubringen. Hier gibt es das Video dazu – in Farbe und bunt:

Vielen Dank an sipgate für die Einladung. Ihr rockt! 😉

Die Ökonomie von Wartezeit: Verzögerungskosten

CoDIm Artikel „Die Effekte der Kapazitätserhöhung“ ging es darum, dass viele Unternehmen Kapazitäten aufbauen, ohne die Voraussetzungen dafür zu schaffen. Dramatisch ist dabei die Tatsache, dass in den meisten Unternehmen jegliches Bewusstsein über die ökonomischen Auswirkungen hoher Wartezeiten fehlt. Es ist also nicht klar, welche Verzögerungskosten (Cost of Delay) es verursacht, wenn eine Arbeit später fertig wird. Ein kleines Beispiel gefällig?

Bei einem Sportartikelhersteller gingen pro Jahr rund 300.000 Euro verloren, weil die Buchhaltung die Skontofristen nicht nutzen konnte. Bis die Rechnungen aus den Abteilungen bei der Person landeten, die die Rechnungen anweisen durfte, waren die Fristen schon längst verstrichen und die vollen Rechnungsbeträge wurden fällig. Es war ein ziemlicher Schock, als man endlich nachrechnete und sah, wie viel Geld gespart werden konnte, wenn die Fristen eingehalten würden. Der Weg der Rechnungen durch das Unternehmen wurde dargestellt und sofort war klar, dass einige Übergabepunkte völlig überflüssig waren. Die involvierten Personen bekamen mehr Kompetenzen, um selbst zu entscheiden. So wurde die „Durchlaufzeit“ der Rechnungen durch das Unternehmen von über 20 Tagen auf drei Tage verkürzt, und jedes Skonto kann nun voll ausgeschöpft werden. Nur durch das Verstehen und Optimieren der Abläufe, ohne dass irgendjemand schneller arbeiten muss oder mehr Mitarbeiter eingestellt werden müssen, um die Rechnungen an ihr Ziel zu bringen, spart dieses Unternehmen durchschnittlich 5.800 Euro pro Woche. Das ist die Ökonomie der Wartezeit.

Jetzt kann man natürlich argumentieren, dass es der Sportartikelhersteller einfach hatte, denn die Verzögerungskosten waren ja leicht zu quantifizieren. Stimmt, in diesem Beispiel war eine Quantifizierung nicht wirklich eine Raketenwissenschaft. Aber nur weil die Verzögerungskosten möglicherweise schwer zu quantifizieren sind, heißt das nicht, dass die einfache Variante des Ignorierens bessere Resultate liefert. Das Gegenteil ist der Fall! Solange in einem Unternehmen kein Bewusstsein dafür herrscht, wie viel Geld durch das Warten oder das Späterkommen am Markt verloren geht, wird man im Replenishment-Meeting immer wieder die falsche Entscheidung treffen, welche Arbeit als nächstes gestartet werden soll. Zeit ist eine ökonomische Komponente, oder um Don Reinertsen zu zitieren: „While you may ignore economics, it won’t ignore you.“

Natürlich gibt es sehr viele weitere Risiko-Kriterien, die eine Priorisierungs-Entscheidung beeinflussen und ich will die Quantifizierung der Verzögerungskosten nicht als die eierlegende Wollmilchsau darstellen, mit der sich die einzig richtigen Entscheidungen treffen lassen. Aber das Verstehen der Verzögerungskosten ist bei meiner Arbeit mit Unternehmen immer ein idealer Ausgangspunkt, um die Beteiligten überhaupt dafür zu sensibilisieren, dass die klassische Priorisierung mehr Probleme schafft als sie löst.

Die Verzögerungskosten helfen, von der subjektiven Willkür zu ökonomisch-rationalen Überlegungen zu gelangen und damit wieder die Ziele des Unternehmens in den Mittelpunkt zu rücken. Weil die Verzögerungskosten eine gemeinsame Sprache – den Wert einer Arbeit beziffert in Euro – in die Diskussion bringen, entsteht Vergleichbarkeit zwischen den einzelnen Alternativen und auch zwischen verschiedenen Unternehmensbereichen.

Für mich persönlich ist entscheidend, dass die Wartezeiten, die den Großteil der Durchlaufzeit einer Arbeit ausmachen, durch die Verzögerungskosten endlich einen Preiszettel bekommen. Je länger während der Bearbeitung gewartet wird, desto kleiner werden in manchen Szenarien die Möglichkeiten, den ganzen Wert einer Arbeit auszuschöpfen bzw. desto mehr belastende Kosten fallen an. Ich habe schon einige Trainingsteilnehmer nach Luft schnappen sehen, nachdem sie zum ersten Mal die Verzögerungskosten für ihre Projekte und unterlassenen Verbesserungen berechnet hatten. Plötzlich wird sichtbar, dass nicht die Menschen einfach schneller arbeiten müssen, um eine konkurrenzfähige Time-to-Market zu haben. „A bad system will beat a good person every time“, soll W. Edwards Deming 1993 in einem Seminar in Phoenix gesagt haben, und er hatte damit sehr recht. Arbeiten wir nicht daran, Hochleistungsmitarbeiter zu züchten, sondern finden wir Wege, um ihnen die Arbeit zu erleichtern. Wenn für alle Beteiligten deutlich wird, wie viel Handoffs, Spielchen und unnötige Prozesse kosten, löst das sehr oft Diskussionen über Verbesserungen aus. Genau das ist Sinn und Zweck warum ich die Quantifizierung von Verzögerungskosten als das erste Priorisierungswerkzeug in Unternehmen etabliere.

tapwater

Effekte der Kapazitätserhöhung

In vielen Unternehmen mit rosiger Auftragslage treffe ich meist auf reines Kapazitätsdenken. Es gibt so viel Nachfrage, die mit den aktuellen geeigneten Mitarbeitern und materiellen Ressourcen nicht bewältigt werden kann. Die Lösung scheint recht einfach zu sein: Kapazitäten müssen aufgebaut werden. Es scheint die Vorstellung zu geben, dass Kapazität wie einen Zapfhahn ist, den man einfach nur auf- und zudrehen muss, und schon ist das Problem geregelt – darauf basiert ja auch das Geschäftsmodell von Zeitarbeitsfirmen und manchen Beratungsunternehmen. Das ist leider nicht so einfach, vor allem nicht in der Wissensarbeit.

Das Aufbauen von Kapazitäten ist eine durchaus notwendige Investition in die Zukunft, deren positive Wirkung aber erst viel später einsetzt. Ein ständiger kurzfristiger Kapazitätsaufbau aus Engpasssituationen heraus wird hingegen von Effekten begleitet, die nicht intuitiv sind und daher meistens ignoriert werden: Früher oder später gerät man trotz Kapazitätserhöhungen wieder in die gleiche Lage, mehr aktive Projekte (projects/work in progress) als Kapazitäten zu haben und das Spiel der überschrittenen Projektdauern fängt wieder von vorne an. Oder wie Don Reinertsen und Preston Smith es ausdrückt: „If we add more resources, sooner or later we will be back in the same situation with more projects than we have the resources to handle, and we will be diluting our effort and delaying projects again.“ Das Problem liegt also darin begründet, dass mehr Arbeit gestartet wird, als abgeschlossen werden kann – die Arbeit im System wird nicht richtig limitiert.

Zwei Maßzahlen sind relevant, wenn wir Überlegungen darüber anstellen, wie sich zusätzliche Kapazitäten auf ein Arbeitssystem auswirken: Durchsatz und Durchlaufzeit. Der Durchsatz ist die Menge an Arbeiten, die in einem gewissen Zeitraum fertiggestellt wird. Je mehr Durchsatz ein Arbeitssystem hat, desto mehr kann verkauft werden – der Durchsatz ist also eine ökonomische Maßzahl. Die Durchlaufzeit hingegen gibt an, wie schnell eine Arbeit zwischen zwei Messpunkten fertig wird. Als Time-to-market wird die Durchlaufzeit bezeichnet, wenn sie von der Idee bis zur Fertigstellung gemessen wird. Was passiert nun, wenn in einem Arbeitssystem die Kapazitäten erhöht werden, indem zum Beispiel zusätzliche Mitarbeiter eingestellt werden?

Wahrscheinlich wird sich in punkto Performance ein sehr zwiespältiges Bild ergeben. Zunächst erhöht sich der Durchsatz, denn mit den zusätzlichen Mitarbeitern werden mehr Aufträge bewältigt. Aber: Auch die Durchlaufzeit steigt – das Arbeitssystem wird langsamer und der Kunde wartet länger auf sein Produkt. Dafür gibt es zwei Gründe:

  1. Anlaufzeit: Jeder neue Mitarbeiter braucht eine gewisse Zeit, bis er halbwegs firm in den Abläufen und Prozessen eines für ihn neuen Unternehmens ist und bis er sich in ein Produkt oder Projekt eingearbeitet hat.
  2. Reibungsverluste: Werden mehr Mitarbeiter in ein Arbeitssystem aufgenommen, steigt damit auch die Komplexität, denn der Koordinationsaufwand wächst. Meistens geht mit zusätzlichen Kapazitäten auch eine stärkere Spezialisierung einher, was die Zahl der Übergabepunkte (Handoffs) wiederum nach oben schraubt.

 

Vor allem die Reibungsverluste wirken sich auf die Durchlaufzeit aus. Mit dem Aufbauen von Kapazitäten versucht man, die aktive Arbeit zu optimieren. Aus meiner eigenen Erfahrung kann ich sagen, dass aktive Arbeit an der Durchlaufzeit allerdings nur einen Anteil zwischen 2 bis 20 Prozent hat. Die Durchlaufzeit besteht zum Großteil aus Wartezeiten, die durch die Übergaben zwischen den einzelnen an einer Arbeit beteiligten Einheiten entstehen.

Ein Beispiel: Nehmen wir an, die Durchlaufzeit einer Arbeit beträgt 100 Tage. Nehmen wir auch an, dass die aktive Arbeitszeit rund 20 Prozent beträgt. In der nachfolgenden Grafik sehen wir, wie sich diese aktive Arbeitszeit über die Gesamtdurchlaufzeit verteilt. Immer wieder muss zwischendurch auf Lieferanten gewartet werden, es fehlen Informationen oder es gibt in der Input Queue der nächsten zuständigen Abteilung gerade keinen Platz usw.

active vs wait 1

Komprimiert dargestellt wird in in der folgenden Grafik noch deutlicher, wie gering der Anteil der aktiven Arbeit ist:

active vs wait 2

Nehmen wir an, wir sind in der glücklichen Situation, dass Kunden wie verrückt bei uns bestellen und wir deswegen unsere Kapazitäten in diesem Projekt um 100 Prozent erhöhen – doppelt so viele Mitarbeiter arbeiten nun daran. Selbst wenn es absolut keine Reibungsverluste durch die zusätzliche Komplexität gibt und die neuen Mitarbeiter sofort ohne Einschränkungen loslegen können, reduziert sich die Durchlaufzeit maximal um zehn Prozent, obwohl sich die Arbeitszeit halbiert. Durch den Aufbau von Kapazitäten wird die aktive Arbeitszeit optimiert. Grafisch sieht das dann so aus:

active vs wait 3

Nun repräsentiert dieses Minus von zehn Prozent aber genau jenen Fall, der nie eintreten wird: den besten. Wir haben hier noch nicht berücksichtigt, dass zusätzliche Kapazitäten auch die Komplexität erhöhen. Realistischer ist, was in der nächsten Grafik illustriert wird: Die Arbeitszeit halbiert sich zwar, aber die Durchlaufzeit steigt sogar an, da die Prozesse komplexer werden und sich der Koordinationsaufwand erhöht. Hier ist die Frage nur mehr, wie stark die Durchlaufzeit steigt.

active vs wait 5

 

Dieses Spiel lässt sich nur bis zu einem gewissen Grad spielen. Irgendwann ist durch das ständige Aufbauen von Kapazitäten die Durchlaufzeit so weit gestiegen, dass es ewig und drei Tage dauert, bis eine Arbeit fertiggestellt wird. Wer sich darüber nicht freuen wird: die Kunden. Aus deren Perspektive zählt die Durchlaufzeit. In diesem Dilemma stecken große Unternehmen, die ständig Kapazitäten aufbauen: Mehr Durchsatz bedeutet mehr Einnahmen, aber dabei verlieren sie leicht die Durchlaufzeiten aus den Augen. Genau das darf aber nicht passieren, sofern man sich nicht aus dem Markt hinausoptimieren will.

Das Problem ist:

  • In den meisten Unternehmen ist von der Portfolio- bis zur Teamebene nicht transparent, woran überhaupt gearbeitet wird.
  • Es wird mehr Arbeit gestartet, als abgeschlossen werden kann. Das System weist also ein Start-Verhalten und kein Abschluss-Verhalten auf.
  • Zusätzlich fehlt die Sensibilität dafür, was aktive und was inaktive Arbeit ist.
  • Im Fokus von Optimierungen ist immer nur die aktive Arbeit – Effizienzsteigerung – , aber selten wird daran gearbeitet, die Wartezeiten zu optimieren.

Wenn man in so einer Umgebung einfach nur Kapazitäten aufbaut, suboptimiert man sein Time-to-market.

Was könnte nun eine Lösung sein?

  • Man benötigt eine effektive Arbeitssteuerung jenseits von Teamgrenzen – Kanban auf Flight Level 3 oder 4 also.
  • Die Arbeit im System muss limitiert sein und das System muss ein Abschluss-Verhalten aufweisen. „Stop starting, start finishing“ muss die Devise sein.
  • Es müssen inaktive Arbeiten und Wartezeiten sichtbar gemacht und reduziert werden.
  • Die Ökonomie von Wartezeiten muss verstanden werden, damit nicht immer nur die aktive sondern auch die inaktive Arbeit optimiert wird.