Messen der Produktivität von Software- entwickler:innen

Das Messen der Produktivität von Entwickler:innen ist entscheidend, um zu verstehen, wie effizient Ihre Entwicklungsressourcen genutzt werden. Für Unternehmen, die in digitale Innovationen investieren, ist das Messen und Optimieren dieser Produktivität nicht nur eine Option, sondern ein Muss. Eine geringe Produktivität führt zu verspäteten Releases, aufgeblähten Budgets, zunehmenden technischen Schulden und verpassten Marktchancen.

Die Produktivität des Softwareentwicklungsteams während des gesamten Bereitstellungszyklus ausrechtzuerhalten, kann jedoch eine Herausforderung sein. Faktoren wie Kontextwechsel, ineffiziente Workflows und unklare Projektziele können den Prozess verlangsamen und den Fortschritt verzögern. Erschwerend kommt hinzu, dass das genaue Messen der Produktivität von Entwickler:innen und das Gewinnen von verwertbaren Erkenntnissen aus diesen Messungen eine Wissenschaft für sich sind.

Um die Produktivität von Entwickler:innen wirklich zu optimieren, ist ein ganzheitlicher, datengesteuerter Ansatz erforderlich. Dazu gehört die Implementierung umfassender Performance-Kennzahlen, die sowohl den Output als auch Qualitätssignale für alle Aktivitäten im Lebenszyklus der Software Delivery erfassen. Das bedeutet, dass Faktoren auf Teamebene wie Kultur, Prozesse und Tools sowie individuelle Elemente wie Fähigkeiten und Motivationen, die die Produktivität beeinflussen, untersucht werden müssen. Nur mit dieser umfassenden, vielschichtigen Sichtweise können Organisationen die Engpässe und Ineffizienzen ausfindig machen, die ihre Teams daran hindern, die Produktivität zu optimieren.

In diesem Artikel beschäftigen wir uns mit den Details rund um die Optimierung der Zeit und Ressourcen Ihres Entwicklungsteams. Wir werden verschiedene Arten von Kennzahlen zur Verfolgung des Fortschritts untersuchen, die Ursachen für eine niedrige Produktivität von Entwickler:innen ergründen und Ihnen umsetzbare Strategien an die Hand geben, damit Ihr Team weiterhin Bestleistungen erzielen kann. Am Ende dieses Leitfadens werden Sie ein besseres Verständnis dafür haben, wie Sie die Produktivität von Entwickler:innen in Ihrer Organisation effektiv messen und verbessern können.

Die Messung der Produktivität von Softwareentwickler:innen ist eine wichtige Maßnahme, um zu verstehen, wie effizient und effektiv Entwicklungsteams arbeiten. Um einen umfassenden Überblick über die Produktivität zu erhalten, müssen sowohl quantitative als auch qualitative Kennzahlen berücksichtigt werden.

Quantitative Kennzahlen bieten eine datenbasierte Perspektive, die sich auf Zahlen und Fakten stützt, um ein klares Bild des Outputs zu zeichnen. Qualitative Kennzahlen hingegen gehen tiefer und erfassen die immateriellen Aspekte der Erfahrung von Entwickler:innen, die sich auf die Produktivität auswirken. Jede Art von Kennzahl bietet einzigartige Einblicke in den Softwareentwicklungsprozess und hilft Organisationen, ihre Stärken zu erkennen, Verbesserungsmöglichkeiten aufzuzeigen und die Entwicklungsaktivitäten auf die strategischen Ziele auszurichten.

Quantitative Entwicklungskennzahlen

DORA

Die DORA-Kennzahlen, die vom DORA(DevOps Research and Assessment)-Team entwickelt wurden, sind eine Reihe von vier wichtigen Leistungsindikatoren (KPIs), die Aufschluss über die Effektivität von Softwareentwicklungsteams geben. Diese Metriken sind weithin dafür anerkannt, die Performance der Software Delivery und damit auch die Produktivität der Entwickler:innen zu messen und vorherzusagen.

Dies sind die vier DORA-Kennzahlen:

• Lead Time for Changes: Diese Kennzahl misst die Effizienz der Bereitstellungspipeline. Sie verfolgt die Durchlaufzeit, also die Zeit, die eine Änderung (z. B. ein Code Commit) für den Prozess von der Entwicklung bis zum Deployment benötigt.
• Deployment Frequency: Hier wird gemessen, wie oft Änderungen in die Produktion gehen. Häufige Deployments können auf einen agilen und reaktionsschnellen Entwicklungsprozess hindeuten.
• Change Failure Rate: Diese Kennzahl bezieht sich auf den Prozentsatz der Deployments, die zu Fehlern führen, die behoben werden müssen. Eine niedrigere Fehlerquote deutet auf einen zuverlässigeren Softwareentwicklungsprozess mit qualitativ hochwertigerem Code hin.
• Mean Time to Recovery (MTTR): Damit wird die Zeit gemessen, die durchschnittlich benötigt wird, bis die Anwendung nach einem Vorfall oder Defekt in der Produktion wieder zur Verfügung steht. Eine schnellere Wiederherstellungszeit deutet auf ein widerstandsfähigeres System mit weniger Ausfallzeiten hin.

Die DORA-Kennzahlen sind quantitative Metriken, die direkt mit der Performance und Produktivität der Software Delivery in Zusammenhang stehen. Spitzenteams glänzen in allen vier Bereichen: Sie schaffen mehrere Deployments pro Tag, haben eine Lead Time und eine Mean Time to Recovery von weniger als einer Stunde sowie eine Change Failure Rate von 0-15 %.

Durch die Verfolgung und Optimierung dieser Kennzahlen können Entwicklungsteams ihre Produktivitätsniveaus mit denen von bewährten Leistungsträger:innen vergleichen. Verbesserungen bei der Deployment Frequency und der Lead Time bedeuten schnellere Feedback-Zyklen und eine kontinuierliche Werterbringung. Eine geringere MTTR und Change Failure Rate sind ein Indiz für eine höhere Codequalität, zuverlässigere Systeme und weniger Burnout durch ungeplante Arbeit.

Die DORA-Kennzahlen sind zwar nicht die einzigen Produktivitätsmetriken, aber sie bilden ein evidenzbasiertes Framework für die Bewertung und Steigerung der Performance. Teams, die neue Praktiken einführen und kulturelle Veränderungen vornehmen, um alle vier Kennzahlen zu verbessern, verzeichnen in der Regel erhebliche Steigerungen bei der Gesamteffizienz, der Qualität und dem Erbringen von geschäftlichem Mehrwert.

SPACE

Anders als die DORA-Kennzahlen, deren Fokus auf der Team- und Organisationsebene liegt, verfolgt SPACE einen Entwickler:innen-zentrierten Ansatz zur Messung der Softwareproduktivität. Das SPACE-Framework konzentriert sich auf die Quantifizierung der Effizienz und des Outputs der einzelnen Entwickler:innen über mehrere Dimensionen hinweg.

SPACE wurde von GitHub und Microsoft Research entwickelt und ist ein Akronym für fünf Schlüsseldimensionen, die beeinflussen, wie effektiv Entwickler:innen ihre Fähigkeiten und Zeit einsetzen.

Dies sind die fünf Kennzahlen:

• Satisfaction and Well-being: Bei dieser Metrik geht es um die Zufriedenheit, das Wohlbefinden und die Motivation der Entwickler:innen. Faktoren wie Jobzufriedenheit, Arbeitsmoral und Work-Life-Balance wirken sich auf den mentalen Zustand und das Mindset von Entwickler:innen aus. Eine hohe Zufriedenheit korreliert mit höherer Produktivität und Arbeitsqualität.
• Performance: Diese Dimension quantifiziert den greifbaren Output und die Effektivität von Entwickler:innen. Dabei werden Faktoren wie Codequalität, Einhaltung von Fristen und Fehlerbehebungsraten berücksichtigt.
• Activity: Diese Kennzahl erfasst den Umfang und die Art der Aktivitäten, die Entwickler:innen täglich durchführen. Dazu gehört auch die Zeit, die sie mit Coding, Fehlersuche, Zusammenarbeit und der Teilnahme an Meetings verbringen. Die Analyse des Aktivitätsniveaus hilft bei der Ermittlung von Engpässen und verbesserungswürdigen Bereichen.
• Communication and Collaboration: Eine effektive Kommunikation und Zusammenarbeit sind entscheidend für die Produktivität von Entwickler:innen. Diese Kennzahl bewertet, wie gut Entwickler:innen Informationen austauschen, zusammenarbeiten, Probleme lösen und Engpässe kommunizieren, die den Workflow stören könnten.
• Efficiency and Flow: Diese Dimension konzentriert sich darauf, wie effizient Entwickler:innen ihre Zeit und Ressourcen nutzen, um einen Zustand konzentrierter Produktivität (Flow) zu erreichen. Dabei werden Faktoren wie Unterbrechungen, Kontextwechsel und die Verfügbarkeit der erforderlichen Tools berücksichtigt.

Durch die Kombination von Daten aus allen fünf SPACE-Kategorien erhalten Entwicklungsleiter:innen einen umfassenden Einblick in alle Aspekte des Arbeitstages der Entwickler:innen, die die Produktivität auf individueller Ebene fördern oder bremsen. So lassen sich persönliche Blockaden, ineffiziente Prozesse und andere Lecks in der Produktivitätspipeline der einzelnen Entwickler:innen aufspüren.

Die SPACE-Metriken ergänzen die übergeordneten Produktivitätssignale, indem sie die Erfahrungen und das Verhalten der einzelnen Entwickler:innen mit den Gesamtergebnissen und Performance-Kennzahlen des Teams verknüpfen. Diese granulare Ansicht kann dazu beitragen, bestimmte Prozesse, Tools und Arbeitsabläufe für maximale Effizienz zu optimieren. Außerdem können Manager:innen das Produktivitäts-Coaching auf der Grundlage der Stärken und Schwächen der einzelnen Entwickler:innen personalisieren.

Flow-Metriken

Flow-Metriken, insbesondere die Flow Metrics, die von Dr. Mik Kersten, CTO von Planview, in seinem Bestseller Project to Product eingeführt und in das Scaled Agile Framework® (SAFe) integriert wurden, bieten einen einzigartigen Ansatz für die Messung der Produktivität von Entwickler:innen, indem sie sich auf den Value Stream konzentrieren – die gesamte Reise eines Features oder einer Fehlerbehebung von der Konzeption bis zur Bereitstellung. Diese Kennzahlen sind Teil des Flow Framework®, ein strukturierter, präskriptiver Ansatz für das Value Stream Management. Innerhalb dieses Frameworks wird die Arbeit in Features (neue Funktionen), Defects (Fehlerbehebung), Risks (Sicherheit, Governance, Compliance) und Debts (technische Schulden) unterteilt, die zusammen als Flow Items bezeichnet werden.

Im Gegensatz zu den DORA-Kennzahlen, die den Fokus auf die Bereitstellungspipeline legen, oder den SPACE-Metriken, bei denen es um die Erfahrung der Entwickler:innen geht, konzentrieren sich die Flow Metrics auf eine effiziente Werterbringung und geben Einblicke in Beschränkungen und Engpässe, die sich auf den reibungslosen Ablauf des Entwicklungsprozesses auswirken – ein wichtiger Faktor für die Gesamtproduktivität der Entwickler:innen.

Im Folgenden finden Sie eine Aufschlüsselung der fünf Flow Metrics und wie sie die Produktivität von Softwareentwickler:innen messen:

• Flow Velocity®: Diese Kennzahl misst die Geschwindigkeit, mit der Flow Items abgeschlossen werden, und gibt einen Eindruck vom gesamten Entwicklungsdurchsatz. Eine hohe Flow Velocity weist auf ein produktives Team hin, das schnell einen Mehrwert erbringt.
• Flow Efficiency®: Anhand dieser Kennzahl wird die Menge an Nacharbeit, ungeplanter Arbeit und Verzögerungen während der Entwicklung gemessen. Eine hohe Flow Efficiency deutet auf einen rationalisierten Prozess mit minimaler Verschwendung hin.
• Flow Time: Hier wird die Gesamtzeit gemessen, die ein Flow Item (z. B. eine neue Funktion) vom Konzept bis zum Deployment benötigt. Eine niedrige Flow Time deutet auf einen schnellen und effizienten Entwicklungszyklus hin.
• Flow Load®: Diese Kennzahl spiegelt den aktuellen Backlog wider, also die Anzahl der Flow Items, die darauf warten, abgeschlossen zu werden. Das Messen der Flow Load hilft, eine Überlastung der Entwickler:innen zu verhindern und die Produktivität zu erhalten.
• Flow Distribution®: Diese Metrik analysiert die Verteilung der einzelnen Kategorien an Flow Items auf die verschiedenen Phasen (z. B. Entwicklung, Test) und identifiziert potenzielle Engpässe, die den Fortschritt verlangsamen könnten.

Durch die Verfolgung der Flow Metrics können die Mitglieder des Entwicklungsteams wertvolle Einblicke in den gesamten Arbeitsfluss innerhalb des Teams gewinnen. Eine hohe Flow Velocity bei niedriger Flow Efficiency könnte zum Beispiel darauf hindeuten, dass ein Team schnell neue Features herausbringt, aber später erhebliche Nacharbeit leisten muss. Umgekehrt könnte eine niedrige Flow Velocity bei hoher Flow Efficiency darauf hinweisen, dass ein Team übermäßig vorsichtig ist oder in bestimmten Entwicklungsphasen mit Engpässen zu kämpfen hat.

Insgesamt korrelieren Flow-Metriken direkt mit der Messung von Geschäftsergebnissen wie Umsatz, Qualität und Kosten. Diese Abstimmung zwischen Softwareentwicklung und Geschäftsstrategie hilft Organisationen, den gesamten Entwicklungslebenszyklus zu optimieren, was letztlich zu einem produktiveren und effizienteren Team führt, das schneller einen Mehrwert erbringt.

Qualitative Entwicklungskennzahlen

Qualitative Kennzahlen geben Einblicke in die entscheidenden Soft Skills, die es Entwickler:innen ermöglichen, technische und organisatorische Komplexitäten zu bewältigen. Diese Attribute sind zwar schwer zu quantifizieren, aber sie unterscheiden Entwickler:innen, die einfach nur Code schreiben können, von denen, die durch fundiertes Urteilsvermögen und solide Praktiken durchgängig wertvolle Arbeit leisten können. Vor allem die folgenden drei qualitativen Kennzahlen helfen bei der Messung der Produktivität von Entwickler:innen:

• Problemlösungskompetenz: Mit dieser Kennzahl wird die Fähigkeit von Entwickler:innen bewertet, technische Herausforderungen zu erkennen, zu analysieren und effektiv zu bewältigen. Dabei geht es um mehr als die bloße Fehlerbehebung, sondern um den gesamten Denkprozess der Entwickler:innen, ihre Kreativität und ihre Fähigkeit, die Ursache eines Problems zu verstehen und effektive Lösungen zu finden. Zu den positiven Indikatoren gehören das konsequente Bereitstellen gut durchdachter Lösungen, das proaktive Erkennen potenzieller Probleme sowie das klare Erläutern technischer Konzepte. Umgekehrt deuten häufige Nacharbeiten aufgrund oberflächlicher Analysen, Schwierigkeiten bei der Einhaltung von Fristen, weil man nicht weiterkommt, oder die starke Abhängigkeit von anderen bei der Fehlerbehebung auf Verbesserungspotenzial hin.
• Zusammenarbeit und Kommunikation: Diese Kennzahl zeigt auf, wie gut Entwickler:innen zusammenarbeiten und effektiv kommunizieren. Eine starke Zusammenarbeit fördert den Wissensaustausch, reduziert doppelte Arbeit und sorgt dafür, dass alle Beteiligten an einem Strang ziehen. Zu den positiven Indikatoren gehören die aktive Teilnahme an Code-Reviews mit konstruktivem Feedback, die klare Kommunikation technischer Ideen an Teamkolleg:innen sowie die Bereitschaft zu helfen und Wissen zu teilen. Auf der anderen Seiten weisen Schwierigkeiten bei der Zusammenarbeit, das Zögern, um Hilfe zu bitten, oder ein isolierter Arbeitsstil, bei dem Informationen und Code nicht ohne weiteres ausgetauscht werden, auf verbesserungswürdige Bereiche hin.
• Eigenverantwortung und Initiative: Diese Metrik bewertet die Bereitschaft von Entwickler:innen, Verantwortung für ihre Arbeit zu übernehmen und über sich hinauszuwachsen. Eigenverantwortung fördert feste Zuständigkeiten und das Gefühl des Stolzes in Bezug auf das bereitgestellte Produkt. Zu den positiven Indikatoren gehören das Ergreifen der Initiative zur Lösung von Problemen, die über die zugewiesenen Aufgaben hinausgehen, das proaktive Vorschlagen von Verbesserungen sowie zusätzliche Anstrengungen, um die Bereitstellung eines qualitativ hochwertigen Produkts sicherzustellen. Umgekehrt deuten der Bedarf an ständiger Anleitung, das Verlassen auf andere für zusätzliche Aufgaben oder ein mangelndes Interesse am großen Ganzen auf Bereiche hin, in denen die Eigenverantwortung von Entwickler:innen gefördert werden kann.

Durch die Kombination quantitativer und qualitativer Kennzahlen können Organisationen ein ganzheitliches Verständnis der Produktivität ihrer Entwickler:innen gewinnen. Quantitative Daten liefern ein klares Bild des Zustands, während qualitative Einblicke erklären, warum diese Muster auftreten und wie sie verbessert werden können. Zusammengenommen helfen diese Kennzahlen Technologieführungskräften, fundierte Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und eine produktive und positive Arbeitsumgebung zu fördern.

Die Produktivität kann auf verschiedenen Organisationsebenen gemessen werden, die jeweils eine andere Perspektive auf die Gesamteffektivität des Teams bieten. Dies sind die drei Ebenen:

1. Individuelle Ebene:

   Auf individueller Ebene umfasst die Produktivität den Output, die Effizienz und die effektive Nutzung von Zeit und Fähigkeiten eines Teammitglieds bei der Erledigung der zugewiesenen Aufgaben und dem Beitrag zu den Organisationszielen.

   Zu den Produktivitätskennzahlen auf dieser Ebene können Folgende gehören:

   • quantitative Kennzahlen: geschriebene Codezeilen, Anzahl der behobenen Bugs, Fertigstellungsrate von zugewiesenen Aufgaben, Zeitaufwand für das Coding gegenüber Meetings/Kontextwechsel
   • qualitative Kennzahlen: Problemlösungskompetenz, Codequalität, Einhaltung von Fristen, Zusammenarbeit und Kommunikationsfähigkeit
2. Projektebene:

   Die Produktivität auf Projektebene beschreibt die Effizienz, mit der ein bestimmtes Projekt termingerecht, innerhalb des Budgets und unter Einhaltung definierter Qualitätsstandards abgeschlossen wird. Sie spiegelt die Effektivität des gesamten Projektteams wider, einschließlich der Entwickler:innen, Designer:innen und Projektmanager:innen.

   Zu den Produktivitätskennzahlen auf dieser Ebene können Folgende gehören:

   • quantitative Kennzahlen: Geschwindigkeit (Menge der in einem Sprint abgeschlossenen Arbeit), Projektabschlussrate, Time-to-Market, Nacharbeitsrate (Prozentsatz der Arbeit, die korrigiert werden muss)
   • qualitative Kennzahlen: Kommunikation und Zusammenarbeit im Team, Zufriedenheit der Stakeholder und Kund:innen mit den Projektergebnissen, Einhaltung des Projektumfangs und der Anforderungen
3. Teamebene:

   Die Produktivität auf Teamebene bezieht sich auf den kollektiven Output und die Effizienz des Entwicklungsteams bei der Zusammenarbeit zum Erreichen gemeinsamer Ziele, die über die individuelle Performance hinausgehen.

   Zu den Produktivitätskennzahlen auf dieser Ebene können Folgende gehören:

   • quantitative Kennzahlen: Team Code Churn (Verhältnis von gelöschtem Code zu hinzugefügtem Code), Deployment Frequency, Lead Time (Zeit vom Code Commit bis zum Deployment), Defect Escape Rate (Prozentsatz der in der Produktion gefundenen Bugs)
   • qualitative Kennzahlen: Teammoral, -kommunikation und -zusammenarbeit, Fähigkeit zur Anpassung an sich ändernde Prioritäten

Es ist wichtig zu wissen, dass verschiedene Organisationen je nach ihren Zielen, ihrer Kultur und ihren Entwicklungsprozessen unterschiedliche Prioritäten setzen oder bestimmte Kennzahlen verwenden können. Eine wirksame Messung der Produktivität von Entwickler:innen sollte eine Kombination von Kennzahlen auf mehreren Ebenen umfassen, damit Organisationen ein ganzheitliches Bild ihrer Softwareentwicklungskapazitäten gewinnen und Bereiche mit Verbesserungspotenzial identifizieren können.

Die Produktivität von Entwickler:innen leidet, wenn Zeit und Mühe für nicht wertschöpfende Aktivitäten verschwendet werden. In diesem Zusammenhang bezieht sich Verschwendung auf jeden Prozess oder jede Aufgabe, die Ressourcen der Entwickler:innen verbraucht, ohne direkt einen Nutzen zu erbringen. Das Beseitigen dieser Ursachen von Verschwendung ist der Schlüssel zur Steigerung der Produktivität.

Im Folgenden stellen wir sechs wesentliche Arten von Verschwendung vor, die häufig die Produktivität von Entwickler:innen beeinträchtigen:

1. Fehlerhafte Ausrichtung der Arbeit

   Unklare Kommunikation und ein unzureichendes Verständnis der Prioritäten führen zu fehlerhaft ausgerichteter Arbeit. Dies bedeutet, dass die Entwickler:innen Aufgaben übernehmen, die nicht direkt zum Erreichen der wichtigsten Organisationsziele beitragen. Dies führt zu einem Dominoeffekt, der die vorgelagerten Teams beim Warten auf Ergebnisse aufhält und die nachgelagerten Teams mit unwichtiger Arbeit belastet. Um dies zu verhindern, sollten Sie Aufgaben mit hoher Auswirkung priorisieren, mehr Planung den Funktionen widmen, die mit den strategischen Zielen übereinstimmen, und sicherstellen, dass die Planungskapazität diese Ziele widerspiegelt. Indem Sie sich sowohl auf den Arbeitsfluss (Flow Load) als auch auf die Art der erledigten Arbeit (Flow Distribution) konzentrieren, können Sie verschwendeten Aufwand vermeiden und die Produktivität der Entwickler:innen steigern.

   Strategien zum Vermeiden dieser Art von Verschwendung:

   Um diese fehlerhafte Ausrichtung der Arbeit zu vermeiden, müssen Organisationen strategische Ziele auf allen Ebenen klar definieren, kommunizieren und verankern. Das Fördern einer Kultur, in der diese Ziele die täglichen Aufgaben leiten, ist von entscheidender Bedeutung, und Tools wie Planview Roadmaps können dabei helfen, Roadmaps und Aufgaben regelmäßig an diesen Zielen auszurichten. Die Teams sollten zudem ermutigt werden, ihre Aufgaben unter Berücksichtigung der Prioritäten neu zu bewerten und bei Bedarf einen neuen Fokus zu setzen.

   Ein flexibler Projektmanagement-Ansatz (unterstützt durch Tools wie Planview Viz) ermöglicht agile Kursänderungen – von Aufgaben mit geringerem Mehrwert hin zu Arbeiten mit großer Auswirkung. Durch die Visualisierung ihrer Workflows (Flow Load und Flow Distribution) in Bezug auf die Strategie können Organisationen, die diese Tools verwenden, ihre Effizienz und die Produktivität ihrer Entwickler:innen maximieren, indem sie die Aufgaben priorisieren und ausführen, die wirklich zum Erfolg beitragen.

2. Zu viel Work-in-Progress

   Eine übermäßige Menge an Work-in-Progress (WIP) ist auf eine schlechte Übersicht über die aktuelle Arbeitsauslastung (Flow Load) und deren Auswirkungen auf die Produktivität der Entwickler:innen zurückzuführen. Ohne Tools zur Verwaltung von WIP fallen Teams Multitasking, unübersichtlichen Workflows und unerledigten Aufgaben zum Opfer. WIP ohne Obergrenze, fehlende Priorisierungssysteme und fehlende Konsequenzen für die Überlastung von Entwickler:innen schaffen einen stillen Stressfaktor, da sich unerledigte Aufgaben anhäufen und die Projektfristen verstreichen. Das Unterschätzen der Aufgabenkomplexität heizt diesen Kreislauf weiter an und führt zu einer zu hohen Auslastung und Produktionsengpässen.

   Strategien zum Vermeiden dieser Art von Verschwendung:

   Die Einführung von WIP-Limits ist zwar ein guter Anfang, aber für ein echtes WIP-Management müssen sie auf den historischen Output (Flow Velocity) der einzelnen Teams zugeschnitten werden. Agile-Methoden mit ihren iterativen Zyklen und ständigen Feedback-Schleifen ermöglichen es den Teams, WIP und Prozesse jederzeit anzupassen. Darüber hinaus optimieren Methoden für das Value Stream Management (VSM) die Fähigkeit eines Teams, WIP zu kontrollieren.

   Idealerweise sollte die WIP-Menge (Flow Load) in etwa das 1,5-fache der Produktionsrate (Flow Velocity) eines Teams betragen, um eine Überlastung durch Multitasking zu vermeiden. Tools wie Planview Viz verbessern die Projekttransparenz und ermöglichen es den Teams, die Flow Load und Flow Velocity in Echtzeit zu verfolgen, Engpässe zu erkennen und die Arbeitsauslastung anzupassen. Diese Transparenz fördert die Kommunikation, verringert das Burnout-Risiko und strafft die Pipeline von der Entwicklung bis zur Bereitstellung.

3. Nacharbeit

   In der Welt der Technologie geht es bei Nacharbeit nicht um iterative Verbesserungen, die durch Feedback angetrieben werden. Vielmehr handelt es sich um ein kostspieliges Produktivitätshindernis, das aus einem Wirrwarr von unklaren Anforderungen, einer mangelnden Kommunikation zwischen den Teams, unzureichenden Testverfahren und nicht behobenen technischen Schulden resultiert. Die Kultur einer Organisation selbst kann zu verschwenderischen Praktiken beitragen, die die Produktivität verringern. Das Priorisieren der Einführung neuer Funktionen gegenüber der Qualität, eine isolierte Entwicklung mit eingeschränkter Zusammenarbeit und das Fehlen kontinuierlicher Integrationsverfahren können zu einer Umgebung führen, in der Verschwendung überhand nimmt.

   Strategien zum Vermeiden dieser Art von Verschwendung:

   Das Reduzieren übermäßiger Nacharbeit erfordert einen umfassenden Ansatz, mit dem die Ursache des Problems angegangen wird. Durch klarere Anforderungen und eine bessere Kommunikation im Vorfeld werden Fehler während der Entwicklung minimiert. Robuste Test- und Qualitätssicherungsmethoden helfen, Probleme frühzeitig zu erkennen, bevor sie sich ausweiten, und auch durch regelmäßige Feedback-Schleifen lassen sie sich leichter identifizieren und lösen. Tools wie Planview Viz bieten Einblicke in Workflows, Engpässe und die Verteilung von Arbeitskategorien, sodass Teams die Menge an Nacharbeit verfolgen und fundierte Entscheidungen zur Rationalisierung von Prozessen treffen können.

   Durch den Einsatz solcher Funktionen können Organisationen die Klarheit, Zusammenarbeit und Qualitätskontrolle über die gesamte Bereitstellungspipeline hinweg verbessern. Mit diesem ganzheitlichen Ansatz können die Hauptursachen für Nacharbeit angegangen und lästige Rückverfolgungen minimiert werden, sodass die Entwickler:innen ihre wertvolle Zeit für den kontinuierlichen Fortschritt verwenden können, anstatt vergangene Arbeiten erneut zu überprüfen.

4. Ungleichgewicht zwischen Bedarf und Kapazität

   Eine weitere Hauptursache für Verschwendung ist ein Ungleichgewicht zwischen dem Bedarf an Arbeit und der verfügbaren Kapazität, um diese zu bewältigen. Dies ist der Fall, wenn eine Phase in einem vernetzten Workflow zu schnell oder zu langsam für die nächste Phase abgeschlossen wird (oft aufgrund von Überproduktion). Wenn ein Team beispielsweise 10 Artikel produziert, das nächste Team aber nur 8 in dieser Periode verbrauchen kann, war die Produktion der überschüssigen 2 Artikel verschwendete Mühe. Dieses Ungleichgewicht führt mit der Zeit zu einem erheblichen Backlog. Die Ursache dafür ist, dass Teams mit unterschiedlicher Geschwindigkeit arbeiten, ohne die gegenseitigen Abhängigkeiten zu berücksichtigen. Wenn Teams lediglich ihre eigene Effizienz maximieren, dabei jedoch die Auswirkungen auf andere Bereiche der Bereitstellungspipeline vernachlässigen, führt dies zu einer unnötigen Diskrepanz zwischen Bedarf und Kapazität, die die Gesamtproduktivität schmälert.

   Strategien zum Vermeiden dieser Art von Verschwendung:

   Organisationen können ihre Abläufe rationalisieren, indem sie ihre Ressourcen durch Planung, Priorisierung und kontinuierliche Überwachung auf die Arbeitsauslastung abstimmen. Plattformen wie Planview Viz bieten Flow-Metriken, die Einblicke in Workflows und Produktionsraten ermöglichen und so die Visualisierung von Prozessen, die Identifizierung von Engpässen und die Optimierung der Ressourcenzuweisung unterstützen. Planview Viz hilft bei der Messung der Flow Efficiency, also dem Verhältnis von aktiver Zeit zu Wartezeit, und ermöglicht es den Teams so, Überproduktion zu erkennen und zu reduzieren sowie den Bedarf an die Kapazität anzupassen, um die Effizienz und die Produktivität zu steigern.

5. Sich wiederholende und manuelle Aufgaben

   Die Entwicklung von Software umfasst häufig sich wiederholende Aufgaben wie manuelle Tests, Dateneingaben und Konfigurationen, die wenig Spaß bereiten, einen geringen Mehrwert haben und aufgrund ihrer Vorhersehbarkeit automatisiert werden können. Diese Aufgaben stehlen wertvolle Zeit, die besser in innovative Arbeit wie die Entwicklung neuer Funktionen oder die Bewältigung komplexer technischer Herausforderungen im Zusammenhang mit strategischen Zielen investiert werden könnte. Durch die Automatisierung dieser alltäglichen Aktivitäten können sich Entwickler:innen auf Aufgaben konzentrieren, die ihre einzigartigen Kompetenzen erfordern und mit denen sie einen größeren Beitrag zum Erreichen der Organisationsziele leisten.

   Strategien zum Vermeiden dieser Art von Verschwendung:

   Die Software Delivery kann durch die Integration von Tools wie Planview Hub rationalisiert werden, indem sich wiederholende Aufgaben automatisiert und Daten nahtlos zwischen den Phasen übertragen werden. Dies reduziert den manuellen Aufwand, beschleunigt die Bereitstellung und minimiert die Fehlerquote. Darüber hinaus hilft VSM beim Identifizieren von Bereichen mit Verschwendung, insbesondere bei der manuellen Arbeit, indem der gesamte Prozess visualisiert wird. Durch einen Fokus auf wertschöpfende Aktivitäten und den Einsatz von Flow-Metriken wie Flow Time und Flow Velocity (überwacht durch Planview Viz) können Teams Engpässe erkennen und die Effektivität von Verbesserungen messen. Dieser Ansatz führt zu einem agileren und effizienteren Bereitstellungsprozess, der schnellere Reaktionszeiten und eine höhere Qualität der Software ermöglicht.

6. Veraltete und eingestellte Arbeit

   Bei der Softwareentwicklung kann es aus verschiedenen Gründen dazu kommen, dass Arbeit nicht mehr relevant ist oder eingestellt wird. Wenn sich die Prioritäten ändern, werden Aufgaben womöglich irrelevant, während eine schlechte Planung dazu führt, dass Aufgaben sowie ihre Priorisierung unklar sind. Organisationen, denen es schwer fällt, die Arbeit in kleinere, umsetzbare Elemente aufzuteilen, beginnen oft neue Projekte, bevor sie alte abschließen. So kommt es dazu, dass Arbeit für lange Zeit den Status „In Bearbeitung“ hat. Darüber hinaus können Missverständnisse und Unflexibilität dazu führen, dass Arbeit eingestellt wird oder vor der Fertigstellung nicht mehr relevant ist, weil sie nicht an neue Informationen oder Feedback angepasst wurde. Diese Probleme müssen unbedingt angegangen werden, um die Auswirkungen von verschwendetem Aufwand auf die Ressourcen und den Projektzeitplan zu minimieren.

   Strategien zum Vermeiden dieser Art von Verschwendung:

   Um die Verschwendung durch eingestellte und veraltete Arbeiten in der Softwareentwicklung zu minimieren, ist ein mehrgleisiger Ansatz entscheidend. Erstens erhöht die Einteilung von Arbeitseinheiten in kleinere, leichter zu bewältigende Aufgaben die Fertigstellungsquote, bevor neue Initiativen Priorität erhalten. Darüber hinaus ist es wichtig, einen formellen Planungsprozess einzuführen, der die Aufnahme neuer Arbeiten einschränkt, während bestehende Projekte noch laufen.

   Flow-Metriken bieten Echtzeiteinblicke in den Zustand der Software Delivery und weisen auf Probleme wie lange Durchlaufzeiten und liegengebliebene Arbeiten hin, sodass Sie proaktiv eingreifen können. Die Integration der gesamten Softwareentwicklungs-Toolchain mit einer Lösung wie Planview Hub sorgt außerdem für einen nahtlosen Informationsfluss und eine einfache Koordination der Arbeitselemente. Dadurch entsteht eine rationalisierte Entwicklungsumgebung, in der Verschwendung minimiert, die Entwicklungskapazität maximiert und letztendlich wertvolle Software effizienter bereitgestellt wird.

Die Steigerung der Produktivität von Entwickler:innen ist der Schlüssel zu einer schnelleren Software Delivery und qualitativ hochwertigeren Ergebnissen. Das Umsetzen von Verbesserungen ist ein vielschichtiger Prozess, der durch die Identifizierung und Beseitigung von Verschwendung, die die Entwicklung verlangsamt, erheblich verbessert werden kann. Die Menge und die Kosten dieser Verschwendung zu messen, liefert wertvolle Erkenntnisse für die Rationalisierung von Prozessen und die Maximierung der Auswirkungen der Entwicklungsarbeit.

Damit dies besser und mühelos gelingt, hat Planview einen Waste Calculator für die Softwareentwicklung entwickelt. Dieses leistungsfähige Tool erstellt einen maßgeschneiderten Benchmark-Bericht auf der Grundlage von Branchendaten. Bei dieser umfassenden Bewertung greift Planview auf die professionelle Analyse von über 6400 Value Streams und Milliarden von Artefakten aus 49 führenden Organisationen zurück. Die Bewertung zeigt spezifische Optimierungsbereiche innerhalb Ihres Value Streams auf, und gibt Ihnen umsetzbare Empfehlungen zur Beseitigung von Verschwendung, zur Rationalisierung von Workflows und zur Steigerung der Effizienz an die Hand.

Indem Sie Ihre Performance mit den führenden Unternehmen der Branche vergleichen, gewinnen Sie wertvolle Erkenntnisse darüber, wie Ihre Prozesse im Vergleich abschneiden und wo Sie sich verbessern können, um ein erstklassiges Leistungsniveau zu erreichen. Dieses Benchmarking hilft beim Festlegen realistischer, datengestützter Ziele sowie beim Implementieren von Best Practices, die sich in der gesamten Branche bewährt haben.

Machen Sie den ersten Schritt hin zu einem produktiveren und effizienteren Entwicklungsteam und testen Sie den Waste Calculator für die Softwareentwicklung!