Previsión Estadística en Kanban

La flexibilidad inherente y el enfoque basado en pull del método Kanban lo hacen especialmente adecuado para entornos con alta variabilidad. Sin embargo, esa misma variabilidad complica la planificación y la previsión de fechas de entrega. Las previsiones deterministas, basadas en fechas y compromisos fijos, tienden a fallar en estos contextos, ya que no consideran adecuadamente las fluctuaciones en el rendimiento del sistema y en los tiempos de ciclo. En consecuencia, las previsiones estadísticas o probabilísticas se convierten en un elemento clave para lograr una planificación realista y fiable del flujo de trabajo.

Para realizar una previsión probabilística de la entrega del trabajo, un equipo debe aprovechar los datos de rendimiento anteriores (rendimiento y tiempo de ciclo), teniendo también en cuenta las características variables de los elementos de trabajo. Con ello, es posible esbozar distribuciones predictivas, y no solo estimaciones de un solo punto.
Al gestionar el trabajo con Kanban, cada tarea tiene un registro del tiempo de ciclo: el tiempo transcurrido entre el inicio y la finalización. La acumulación de los tiempos de ciclo históricos conforma una distribución sólida y fiable que describe el comportamiento del sistema bajo condiciones específicas. El muestreo de estas distribuciones permite a los equipos realizar estimaciones probabilísticas sobre sus futuras tasas de entrega de trabajo.

El método de Montecarlo es una ayuda crucial para este proceso.Consiste en extraer repetidamente datos de la dispersión histórica del tiempo de ciclo para simular múltiples escenarios posibles de finalización para un conjunto determinado de elementos de trabajo. El resultado es una gama de resultados con sus respectivos niveles de confianza, por ejemplo, un 90 % de probabilidades de que un conjunto de 20 características se complete en un plazo de 12 a 18 días. A diferencia de las estimaciones deterministas, este enfoque expresa tanto la entrega prevista como la incertidumbre inevitable.

Distribuciones del tiempo de ciclo

La previsión probabilística es imposible sin mediciones precisas y un conocimiento sólido de las distribuciones del tiempo de ciclo. En un flujo de trabajo basado en Kanban, los tiempos de ciclo no suelen seguir una distribución normal: debido a la complejidad de las tareas y a la variabilidad de la carga de trabajo del equipo, es más habitual que la distribución sea asimétrica, multimodal o con colas pesadas. Sustituir estas características por medias simplistas puede dar lugar a un exceso de confianza y a errores de planificación. Las proyecciones probabilísticas abarcan las distribuciones de la vida real, conservando matices como los retrasos intermitentes o los periodos de aumento del rendimiento.

Ilustrar estas distribuciones con histogramas, diagramas de flujo acumulativo y gráficos de dispersión del tiempo de ciclo permite a los equipos encontrar patrones y anomalías. Por ejemplo, los tiempos de ciclo continuos de cola larga pueden sugerir cuellos de botella sistémicos o limitaciones del equipo, lo que sirve de base tanto para las estimaciones de planificación como para los esfuerzos de mejora de los procesos.

Rendimiento en la previsión

Mientras que el tiempo de ciclo mide la velocidad de finalización de tareas individuales, el rendimiento captura la capacidad del sistema a lo largo del tiempo. La revisión del recuento de elementos de trabajo que un equipo completa por semana o por mes también alimenta la estimación probabilística. La combinación de las mediciones del tiempo de ciclo y del rendimiento crea perspectivas que se complementan mutuamente: el tiempo de ciclo predice el tiempo necesario para las tareas o lotes de tareas, mientras que el rendimiento indica la velocidad a la que el sistema puede mantener la entrega.

Para muchos equipos, la variabilidad del rendimiento suele ser más difícil de comprender que las fluctuaciones en el tiempo de ciclo. Un equipo puede mantener promedios estables, pero las variaciones derivadas de los días festivos o los cambios de personal, por no mencionar la complejidad de las tareas, tienden a provocar grandes variaciones en los plazos de entrega. Para realizar previsiones probabilísticas, estas fluctuaciones no deben ignorarse, sino cuantificarse.

¿Cómo aplicar una simulación de Montecarlo?

La simulación de Montecarlo analiza computacionalmente los resultados sintéticos del proyecto. Para las distribuciones del tiempo de ciclo, el proceso se puede desglosar en:

Paso 1: Preparar los datos de entrada

Recopilar datos históricos sobre la duración de los ciclos para obtener una muestra de tamaño suficiente; validar su coherencia y eliminar los valores atípicos si es necesario.

Paso 2: Realizar un muestreo aleatorio

Para cada iteración simulada, muestree aleatoriamente los tiempos de ciclo de cada elemento de trabajo basándose en las distribuciones históricas.

Paso 3: Agregar

Sume los tiempos de ciclo individuales para esbozar el tiempo de finalización de un lote o proyecto.

Paso 4: Iterar

Ejecute la simulación miles de veces para generar una distribución de probabilidad de las posibles fechas de finalización.

Paso 5: Analizar

Calcular los intervalos de confianza (por ejemplo, un 70 % de probabilidades de que el trabajo se complete en una fecha determinada), pronosticar los plazos de finalización previstos (normalmente, la media o la mediana de la distribución de fechas de finalización) y establecer las probabilidades de alcanzar objetivos de entrega específicos.

El resultado es una distribución de probabilidad completa de las posibles fechas de entrega, no una única previsión. Muestra la probabilidad de las posibles fechas de finalización, lo que hace explícita la incertidumbre y permite a los gestores asumir compromisos acordes con su tolerancia al riesgo. Por ejemplo, un intervalo de confianza del 70 % puede ser adecuado para la planificación interna, pero un intervalo de confianza del 90 % probablemente serviría para orientar las expectativas de las partes interesadas externas.

Integración de la previsión estadística en Kanban

La previsión probabilística se alinea perfectamente con los principios Lean subyacentes de Kanban: énfasis en la optimización del flujo y la gestión de la variabilidad. Tener en cuenta de forma intencionada la incertidumbre significa evitar la falsa precisión y minimizar la presión para cumplir con plazos arbitrarios. Las decisiones se basan en el comportamiento observado del sistema, no en supuestos dictados de arriba abajo.

Consideraciones prácticas sobre la integración:

Disciplina en la recopilación de datos: la precisión en el seguimiento del tiempo de ciclo es esencial, por lo que los equipos deben utilizar definiciones coherentes de los puntos de inicio y finalización de las tareas, incluidas las subtareas y los traspasos.

Ayudas visuales: los tableros Kanban del equipo podrían equiparse con pantallas de previsión probabilística, elaboradas a partir del rendimiento histórico. El acceso a diagramas de flujo acumulativo, gráficos de dispersión del tiempo de ciclo o curvas de previsión de Montecarlo proporciona información útil en cada paso del proceso.

Planificación de escenarios: en implementaciones maduras, las previsiones también podrían servir de base para análisis hipotéticos; por ejemplo, qué ocurre cuando aumenta el límite de trabajo en curso o cuando entra en el sistema un artículo urgente. Las simulaciones probabilísticas permiten evaluar rápidamente las posibles opciones.

Ventajas y limitaciones

El valor directo del uso de previsiones probabilísticas reside en la obtención de estimaciones realistas, pero las ventajas también repercuten en el aprendizaje organizativo en general. Al cuantificar la incertidumbre, los equipos pueden identificar fácilmente los compromisos de alto riesgo y gestionarlos de forma proactiva. Las partes interesadas toman conciencia de la variabilidad existente y tienden a percibir menos como un fracaso las desviaciones respecto a las estimaciones. El análisis de las distribuciones del tiempo de ciclo a lo largo del tiempo suele poner de manifiesto ineficiencias y cuellos de botella, lo que impulsa la mejora continua del flujo de trabajo. Por último, la combinación de las previsiones de rendimiento con las políticas de aceptación de trabajo permite a los equipos planificar cargas de trabajo sostenibles, evitando el exceso de compromisos y las situaciones críticas.

Dado que el método se basa en la calidad y relevancia de la información histórica, los cambios rápidos en la composición del equipo, la tecnología utilizada o el alcance del proyecto pueden invalidar las estimaciones previas de distribución de entregas. Además, la interpretación de los resultados probabilísticos requiere conocimientos estadísticos; las partes interesadas podrían malinterpretar un intervalo de confianza del 70 % como una garantía en lugar de una probabilidad.

El futuro de la previsión probabilística

Los avances en el análisis de datos, y en particular en la inteligencia artificial, mejorarán sin duda las capacidades de previsión probabilística. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden modelar dependencias complejas entre tareas y detectar patrones en los tiempos de ciclo, lo que permite ajustes dinámicos en las predicciones. Cuando se combinan con tableros Kanban en tiempo real y análisis de flujos de trabajo generados automáticamente, estas técnicas prometen sin duda un futuro con previsiones cada vez más precisas y que requieren menos mantenimiento.