同样是排队，这个法则你总结出来了吗？

想象这样一个场景：你正在排队买金拱门

在你前面有7个人，你是第8个

已知收银窗口每分钟能处理2个人的点餐需求

你要等多久才能点完餐？（前置时间）

t = 8 / 2 = 4 min

很简单对不对？不过，一位来自MIT斯隆商学院名叫John Little的教授还专门总结了一个数学公式：

利特尔法则（Little's Law）

在一个稳定的系统中，长时间观察到的平均顾客数量L，等于长时间观察到的有效到达速率λ与平均每个顾客在系统中花费的时间之乘积，即L = λW。

一般来说，窗口处理点单的速度是一定的

我们现在换个角度，假设你是金拱门的店长

你不想你的客人排队时间太长，你会怎么办呢？

开更多的窗口嘛，让每队排队的人变少。

想想精益生产

这也是利特尔法则为精益生产的改善方向指明的道路：

如何有效地缩短生产周期呢？利特尔法则已经很明显地指出了方向。一个是提高产能，从而降低生产节拍，另一个就是减少在制品数量。

提高产能一般意味着更高的投资，况且企业产能总有个上限。因此，最有效地缩短生产周期的方法就是压缩在制品数量。

什么是在制品？

在制品WIP ( Working in process )

通常是指原材料没有通过所有的制程，或者还没有经过质量检验，因而还没有进入到成品仓库的部分。

无论这部分产品是否已经生产完成

只要还没有进入到成品仓库，就叫WIP

在制品在餐馆里，就是排队的订单

在超市里，就是排队付账的客人

为什么要控制在制品数量？

在制造行业里

WIP的增长会导致前置时间（生产周期）的增长

前置时间的增长会导致：

1、过多的浪费

2、交付可预测性的降低

3、组织、部门间信任关系受到影响

当然，最主要的是客户满意度的下降。

我们控制WIP了，也就控制了上述问题

帮助企业高效预测市场

拥抱变化，拥抱KUAI

想想敏捷开发

说到拥抱变化，那肯定就少不了敏捷

WIP同样也是敏捷开发里需要管理的关键变量

有四个原则与之相关

原则一：批量大小要经济合理

批量较小时，等待处理的工作也较少

意味着等待时间不会太长

因此，工作完成的更快

小批量有利于加快反馈，能够最小化错误影响

小批量意味着受变更影响的库存更少

小批量失败的可能性也更小

小批量能够让人更专注，更有责任意识

与大批量相比

在处理小批量时，更容易理解拖延和失败的后果

原则二：监控库存资源以达到良好的流动

即将开始开发时，确实需要有一些需求（库存的一种）

但并不需要全部需求

如果需求太多

在需求发生变化时很可能造成库存浪费

但另一方面，如果需求库存不足

又会破坏工作的快速流动，这也是一种浪费

合理地平衡适量库存和过多库存之间的关系是敏捷的目标

原则三：关注闲置工作，而非闲置人员

在敏捷活动中，我们深信

闲置工作比人员更浪费，经济危害更大

需要找出工作流的瓶颈并集中精力消除它

相较于努力让每个人都100%连轴转

成功交付价值更重要

原则四：考虑延期成本

随着处理能力利用率的增加，队列大小和延期也增加，需要关注延期的成本。

思考题

如果开发一个产品要12个月

写文档需要2个月

文档工程师一年的成本是9万

每个月的延期成本是25万

是在开发工作第一天就给团队分配文档工程师，还是等到开发结束时再分配？

这个问题不难，

如果是前者，闲置的文档工程师（10个月）所涉及的成本是7.5万

如果是后者，闲置工作（开发完成后的2个月）停顿所涉及的成本是50万

如果我们重点优化文档工程师的使用率，

实际上也只是局部优化

优化闲置的工作才是关键