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看板的系統思維

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DevOpsDays 2017 Taipei 演講資料

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看板的危機

當看板貫穿在各個理論之間時,不禁讓我們擔心容易被誤導的全貌。

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系統思維 就是把認識對象作為系統,從系統和要素、要素和要素、系統和環境的相互聯繫、相互作用中綜合地考察認識對象的一種思維方法。系統思維以系統論為思維基本模式的思維形態,它不同於創造思維或形象思維等本能思維形態。系統思維能極大地簡化人們對事物的認知,給我們帶來整體觀。

–        Wiki

當你看不見全貌時,就容易;講不明白、說不清楚,然後學習的時候快不起來。

 

看板為什需要有系統思維?

實踐看板可以讓你看得見流程,讓你看見了自己原來在工作上有這麼多浪費,但其實它是排除了許多細節資訊,讓你的目光能專注在大的工作事項上。這是一種消除浪費的方式,也就是所謂的看見浪費,就能消除浪費。但其實讓你能看見限制才是它真正的目的(要在透過分析前置時間來捕抓最大產能)。但這麼做是有風險的,因為看板太容易讓人落入線性的思維方式了

 

舉個例子; 當我們看到專案在時程上有來不及的現象時,你很容易就會想那就多放幾個工程師進去,就能多吃幾張工作單(Tasks)到開發的欄位裡去了,這樣開發的速度不就能相對的變快了嗎? 這便是一種單純的線性思維方式,一種「基於一分耕耘,一分收獲的思維」方式,那二分耕耘是不是就應該有二分收獲了呢?如果你這麼想;你就會認為解答就是多投入幾個人力來消化工作單不就成了嗎。但這是一種錯誤的做法!

 

請務必變換個思維方式,因為在真實的世界裡,產能是不能用等值累加的方式來計算的。事實是;當你增加人手時;產能反而會因為增加人手的初期先行下降(因為新加入的人員需要透過時間來學習才能像其他人有所產能,在這段新人需要熟悉環境、學習新技能的時間裡 (所謂的;前置時間) 你反而必須浪費最熟這個系統的人來擔任老師,負責教會新手,因此初期產能反而會不升反降),產能要經過一段時間後產可能上升。

 

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專案來不及時,不要急著增加人手,先弄清楚真正的問題點在哪?

–        人月神話

 

因果回饋圖 + 提問

問對問題可以提供我們正確的思維路線,也能夠觸發自己反思的機會。無疑的;它會讓我們看得、想得更清楚。但;我們要如何來避免落入線性思維呢? 系統動力學之父 Jay Forrest 為此發明了因果回饋圖(CLD: Casual feedback Loop Diagram)來解決這個問題。

 

運用正向因果回饋圖來判定系統的滾雪球效應。用負向或稱之為平衡回饋圖來判定造成系統平衡的因果元素。再加上時間延遲的考量因素,讓我們得以分析並思考問題的解決模式。這便是採用因果回饋圖模式來進行系統思維的分析工作。

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解題前應該作的系統思維

我作顧問的時候,經常會駐足在團隊後方,遠遠的看著他們進行站立會議。一旁也偶而會有主管來詢問,這麼作的目的。不走近的原因是表達對 Scrum Master 的信任,而採用遠觀的目的則是想更客觀的來思考一些問題。因為看板很容易讓人落入線性思維,因此想再退一步來查看全貌。通常我在想的是…

》是否別被表象所迷惑了

   跟自己說,看到的只是冰山的一角,宛如薩提爾女士的冰山理論所言,人們被觀察到的外部行為,只是冰山浮出水面的一小部份,隱含在水面下的才是內在的應對、情緒、觀點、期待、渴望及真正的自我。而系統思維最有意思的一部分便是他會隨著時間變化而有所改變,他可能成長、停滯、衰退、震盪甚至隨機的改變進化。因此時時的收集資訊,鑑古知今,便成了探索系統結構的基本動作,現在的人都稱這種行為為大數據分析。

》在非線性的世界裡,不要用線性的思維模式

   這是我們依據看板來做決策時最容易陷入的麻煩之一,就是用一種線性的思考模式來研判問題,例如:在土壤裡施100磅肥料,收成可增加10斗;如果施加200磅肥料,收成是不是可以增加20斗呢? 那,300磅肥料,收成便可增加為 30斗呢? 結論當然不是這麼回事。真的這麼做了,甚至可能會徹底破壞土壤的有機質,以至於什麼再也長不出來了! 在真實世界裡,事情往往是多方牽連的,也就是非線性關係的,也就是說我們必須用因果關係來推論反饋的原因和現象。此時;好的提問以及採用因果回饋圖可能是避開線性思維的最佳方法。

》恰當的劃定邊界

   有所取捨,確實最複雜的地方經常都會出現在邊界上,但這些個邊界其實都是人為的定義,是我們將系統硬做區分的,這是簡化的來源也是基礎,看板便是這樣的一個系統,我們簡化了許多資訊,讓實體看板可以剛剛好顯示足夠的訊息,這樣做可以讓我們看得更清楚,但也預作了假設,因此必須恰當的劃定邊界。

 

》看清各種限制因素

   我們通常以單一的原因會引發單一的事件來進行思考。現在這個問題,可能就是先前我們那樣做所引發的後果。這是我們眼界的淺短性所致,但是現實的生活裡,往往是多個原因一同引發多個結果的複雜現象,因此挑選相關因子並做好衡量的工作,就成了決策成敗的一大依據了。這一點在近代的AI人工智能上也可能會有重大突破。但前題依然是我們要掌握正確的因素,才足以問對問題,否則再好的人工智能也很難給出好的回答。

》無所不在的時間延遲

    在系統中每個存量都是一個延遲,這是我在凝視看板時最害怕的一件事了,那便是「時間延遲」,在真實世界裡處處都是時間延遲,延遲時間的長短可以徹底的改變整個系統的表現。但我們在看板上因為它無法受控制,所以通常只是輕易的給上「紅、黃、綠燈」來做依據判斷便是了,因為它可能帶來風險,所以Mark 它是一個風險,實在是一種神話級的處理方式。進行「衡量」可能是較好的一種處理方式(因為這樣便有了機率的依據了)。但究竟該或不該花時間去做衡量可能才是關鍵的困難點。

 

》有限理性

   我們都想做出理性的好決策,但先期的決策,不說你也知道它隱含著大量的不確定性,因此通常可以稱它為猜測。因此盡量的收集資訊,做到自以為合理的決策便成了努力要達成的目標。敏捷Agile在處裡這個問題的方法是迭代持續改善,若能越改越好自然可以逐漸趨近目標,反之;則應該討論是否是認知太貧乏了,便需要一種跳脫的思維模式來支撐了。

 

結論

系統思維的目的是在透過對系統進行分析之後,依靠尋找到的槓桿點來進行事半功倍的解題

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槓桿點.png

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作為一位專業的顧問,經常是在開發團隊出狀況的情況下才被請來解決難題的。人們總以為顧問是請來解決問題的,但實質上;身為一位資深顧問,必須跟你們說:「顧問只是請來讓問題比較容易被解決的」。也就是說;真正解題的人還是要靠你們自己,顧問只是用較客觀的角度,用經驗來協助大家解題罷了。而我們經常的解題方式,便是去尋找問題系統的「槓桿點。一種讓我們能夠正確的施力,並換來巨大成效的做法罷了! 其實任何組織平常就應該培養這種解題的能力。上圖是我的建議,最重要的三點是: 1)制定簡單的規範,讓團隊經常做到自我管理,2)形成一個自組織的團隊,3)並善用交互及外來的回饋。讓訊息能夠快速地在組織內流動,它便能經常可以化大問題成為小問題,讓小問題成為生活的插曲罷了。

 

 

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Written by ruddyllee

2017 年 09 月 03 日 at 18:12:17

看板的系統思維

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看板的 why

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系統思維

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系統三要素

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6 障礙

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對待

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決策看板

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衡量說明

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Written by ruddyllee

2017 年 06 月 22 日 at 10:19:53