Från slöseri till varp: Hur ett ledande logistikföretag använde VSM för att leverera en värdeökning på 29%.

Detta globala transportföretag tillhandahåller affärstjänster och logistiklösningar till småföretag, stora företag och privatpersoner. Detta nordamerikanska företag värdesätter innovation och investerar i moderna data- och teknikfunktioner för att stödja sitt komplexa operativa landskap, med fokus på att leverera pålitliga tjänster med ett kundcentrerat fokus.

Efter att ha påbörjat en flerårig omvandlingsresa och framgångsrikt implementerat Scaled Agile Framework® (SAFe®) för att maximera företagets smidighet, behövde transportföretaget öka sin leveranshastighet så kostnadseffektivt och effektivt som möjligt. Med 25 miljarder dagliga operativa händelser behövde de en robust lösning för värdeflödeshantering (VSM) som kunde ge användbara, datadrivna insikter i deras omfattande värdeflödesportfölj, samt identifiera områden med slöseri och förseningar.

Transportledaren valde Planview® Viz som sin VSM-lösning för att förstärka sin SAFe-implementering genom att tillhandahålla flödesmätningar och datadrivna insikter. De utnyttjade VSM-data för att identifiera områden med slöseri och ineffektivitet i livscykeln för programvaruleverans. Nästa steg var att genomföra småskaliga datadrivna experiment och iterativa förbättringscykler över flera programökningar (PI) för att optimera flödet. Därefter skalade organisationen upp beprövade lärdomar i ytterligare Agile Release Trains (ARTs) för att öka leveranshastigheten utan att öka kostnaderna.

Denna transportledare behövde påskynda sin marknadsintroduktion och minska ineffektiviteten i leveransen utan att öka kostnaderna eller investera i ytterligare utvecklingskapacitet.

För att uppnå detta viktiga mål fattade de det strategiska beslutet att fokusera på att optimera flödet i hela företaget, med början i småskaliga förbättringar i team och ART:er.

Organisationen saknade dock två viktiga komponenter:

1. Standardiserade flödesmått att använda som baslinje för förbättringar.
2. Användbara datainsikter som identifierade betydande flaskhalsar i värdeflödesleveransen.

Utan aggregerade data från olika utvecklingsverktyg och insyn i flaskhalsar och slöseri hade organisationen svårt att identifiera specifika områden för förbättringar.

Dessutom saknade de en heltäckande bild av livscykeln för programvaruutveckling för att förstå var arbetet hade stannat upp, vilket orsakade betydande flaskhalsar och förseningar.

"Vi vill alltid leverera mer värde till våra kunder snabbare, men du får inte ett tomt checkhäfte och höra att kostnaden inte spelar någon roll", säger en senior konsult inom Business Agility. "För att vara effektiva behövde vi verkligen veta vilka steg i processen som sinkade oss, och vi behövde datainsikter för att förstå dessa möjligheter och hur de varierade mellan team, ART:er och till och med portföljer."

Utan en robust VSM-lösning som gav användbara data och insikter saknade företagsledarna förståelse för vilka områden som behövde förbättras och var de skulle fokusera sina insatser för att öka sin snabbhet på marknaden.

För att få syn på områden med slöseri och förseningar, utnyttja datadrivna insikter för att optimera flödet och få ut mer värde av sina investeringar i SAFe, valde de Planview Viz som sin VSM-lösning.

Organisationen började med småskaliga flödesoptimeringsexperiment i team och ART-enheter för att öka marknadsföringshastigheten och skalade sedan upp beprövade, datadrivna förbättringar i ytterligare ART-enheter.

Att öka flödeshastigheten, eller genomströmningen, var fokus för organisationens första förbättringsexperiment. Även om det verkade kontraintuitivt trodde de att de kunde leverera snabbare och öka flödeshastigheten genom att minska mängden pågående arbete (dvs. flödesbelastning).

Företaget använde också Planview Viz Bottleneck Finder för att få en helhetsbild av hela livscykeln för programvaruleverans. Flödestillstånd med de största flaskhalsarna identifierade ytterligare möjligheter till flödesförbättringar och kostnadsbesparingar.

"Ett annat sätt att identifiera vad som ska förbättras är att förstå vilket steg i processen som orsakar den största förseningen, och det är den flaskhalsen du vill ta itu med. Vi får enkelt denna insikt från Planview Viz eftersom det samlar in data om hur lång tid varje steg för varje arbetsobjekt som flödar genom systemet tar", säger en Senior Business Agility Consultant.

"När vi undersökte flaskhalsen fick vi reda på att vi hade 25 funktioner i test och att de stannade där över 15 gånger längre än andra steg, så det är flaskhalsen. Nästa steg var att ta fram en hypotes för hur flaskhalsen skulle kunna förbättras och minskas", berättar konsulten.

Genom att köra iterativa flödesexperiment och jämföra flödesmått mellan flera PI:er kunde organisationen validera sina hypoteser, identifiera nya förbättringsområden och genomföra förändringar i stor skala.

"Vi valde att börja i liten skala med ett proof-of-concept-test. Vi testade lösningen med tre Agile Release Trains, baserade våra mätvärden och började sedan göra förbättringar. Därefter ytterligare en iterationscykel. Efter det är det förmodligen en bra tid att utöka testet. Ta ett annat team eller ART genom samma steg och fortsätt att iterera. Så småningom skalar vi upp och optimerar flödet över hela företaget", säger konsulten.

Efter att ha implementerat denna metod och övervakat flödeshastigheten under fyra PI:er kunde organisationen bekräfta sin teori och observera en signifikant ökning av flödeshastigheten vid 29%.

"Vår hypotes var att vi skulle leverera mer genom att minska den genomsnittliga flödesbelastningen eller WIP under en PI till mindre än den historiska hastigheten. Vårt experiment visade sig vara framgångsrikt - vi såg en stor förbättring av flödeshastigheten med 29% över fyra PI:er, och i en PI gick vi från att leverera 17 funktioner till 24", säger Senior Business Agility Consultant.

När företaget under experimentet stötte på en avvikelse kunde de gå ner i data till en detaljerad nivå, vilket avslöjade ytterligare en möjlighet att optimera flödet.

"Vi upptäckte en ny variabel, nämligen en ökning av produktionsincidenter som orsakade en minskning av flödeshastigheten. Det gav oss en bra inblick i vad vi kunde förbättra härnäst och låg till grund för nästa flödesförbättringsexperiment, där vi minskade den tekniska skulden genom att planera för att avsätta mer resurser för funktioner med teknisk skuld i nästa PI", säger en Senior Business Agility Consultant.

Transportföretaget lyckades öka leveranshastigheten för flera team utan att öka kostnaderna genom att utnyttja datadrivna insikter som genererats från Planview Viz. Genom att hålla flödesbelastningen på 70-80% av den historiska flödeshastigheten uppnådde de en varaktig förbättring av flödeshastigheten. Före experimentet var teamens basmått för flödesbelastning 224% av flödeshastigheten.

Genom att anamma datadrivna insikter kunde transportledaren dessutom realisera meningsfulla kostnadsbesparingar.

"Om du ser förbättringar i flödeshastighet och flödestid är det förknippat med ekonomiska besparingar. Om du förbättrar flödeshastigheten håller du kostnaderna konstanta, men du får mer gjort, så du kan likställa det med en besparing i utvecklingsteamets kapacitet. Med en minskning av flödestiden får du besparingar som är relaterade till kostnaden för försening. Genom att inte fördröja affärsvärdet av viktiga portföljinitiativ får du finansiella besparingar", säger Senior Business Agility Consultant.

Efter att ha genomfört flera framgångsrika flödesförbättringar fortsätter organisationen att dra nytta av mätvärden och lärdomar från experimentet genom att införliva data i sin löpande PI-planering. Detta gör det möjligt för produktledare att utveckla färdplaner med större noggrannhet och använda insikter om flaskhalsar som ledande indikatorer på potentiella förseningar eller slöseri i hela PI.

"Förutom att använda data och insikter för retrospektiva analyser och kontrollerade experiment, använder vi också data proaktivt för att förbereda oss för en PI. Vi kan sätta specifika, realistiska mål för flödesmätningar baserat på historiska data och sedan under PI övervaka Bottleneck Finders insikter för att ligga steget före dem", säger Senior Business Agility Consultant.

För att möta det snabbt föränderliga operativa landskapet för leveranstjänster har transportföretaget förespråkat ett kontinuerligt förbättringstänkande och ger team över hela företaget möjlighet att tolka och använda flödesmätningar och insikter för att initiera nya flödesförbättringscykler.

"Vi vill att människor som står nära arbetet ska veta att uppgifterna kommer att hjälpa dem att lösa sina problem. Kanske har de alltid haft en idé om något de vill göra, eller så behöver vi fler testare, eller något annat. Vi tittar alltid på flödesmätningarna för att hitta förbättringsområden", säger Senior Business Agility Consultant.