Comment fonctionne Kanban
Auteur : Amr Noaman Abdel-Hamid
Source : How Kanban Works
Date : 31/07/2014
Traducteur : Fabrice Aimetti
Date : 07/08/2025
Traduction :
Récemment, Kanban a suscité un intérêt croissant en tant que méthode simple et efficace pour gérer le développement logiciel et l'amélioration continue. Mais comment (ou peut-être pourquoi) Kanban fonctionne-t-il ? Est-ce parce qu'il expose le système et permet un suivi visuel des demandes ? Ou parce qu'il limite les travaux en cours (“'work-on-process”') et réduit le gaspillage dû aux bascules de tâches (task switching) ? Ou peut-être est-ce dû au feedback fréquent et précis qu'il fournit aux managers par le biais de mesures simples telles que le temps de cycle (“'cycle time”') et le débit ("throughput") ? Dans cet article, nous entrerons dans les détails et étudierons Kanban à la lumière de la théorie des files d'attente et de la loi de Little. En outre, à l'aide d'études de cas, nous illustrerons trois problèmes typiques auxquels sont confrontés les managers de systèmes de développement Kanban, ainsi que la manière de les résoudre. Nous découvrirons ainsi quelques concepts de base et des idées intéressantes sur le fonctionnement de Kanban.
Références
Loi de Little
Dans le chapitre de son livre expliquant la loi de Little, publié par le Massachusetts Institute of Technology, John Little explique la loi et fait le lien entre la théorie et la pratique. Il s'agit d'une excellente lecture, simple mais qui va au cœur de la loi de Little.
L'une des questions que ce chapitre du livre explique très bien est la différence entre la loi de Little dans sa formulation originale (qui considère le taux d'arrivée / Arrival Rate comme l'un des paramètres de la formule) et son application dans les systèmes de fabrication (qui remplace le taux d'arrivée par le débit). Voici une explication :
La loi de Little stipule que :
L = λ W où L = nombre moyen d'éléments dans le système de file d'attente λ = taux d'arrivée de nouveaux éléments dans le système W = temps d'attente moyen pour un élément dans le système
John Little affirme que cette loi est robuste et générique et qu'elle s'applique exactement à tout système de file d'attente, sous réserve d'une condition essentielle : "disposer d'une fenêtre d'observation finie qui commence [lorsque le système est vide] et s'arrête lorsque le système est vide" (p.88).
Comme vous pouvez le constater, cette formulation est différente de celle discutée dans l'article. En fait, il existe deux différences fondamentales entre la loi de Little dans sa formulation originale et la façon dont elle est énoncée dans le contexte du logiciel (WIP = Th*CT). La première parle de taux d'entrée ou d'arrivée, tandis que la seconde parle de taux de sortie (output rate) ou de débit. La deuxième question concerne la condition énoncée par Little : le système doit commencer avec 0 élément et finir à 0 élément. Dans le domaine des logiciels, il est rare qu'un système ne fasse l'objet d'aucune demande de maintenance.
Pour résoudre ces différences, Little a indiqué une condition plus subtile de la loi à respecter, à savoir : aucun élément ne doit entrer dans le système et se perdre ou ne pas être terminé, ce qu'il appelle la "conservation du flux" (p. 93). Si nous appliquons cette condition au système, nous pouvons facilement montrer que le taux d'entrée = le taux de sortie et, par conséquent, nous pouvons relier Lambda (λ) à throughout (th).
Pour la deuxième condition (le système doit commencer et se terminer par 0 élément), Little affirme que la loi "s'applique toujours, au moins en tant qu'approximation, tant que nous choisissons un intervalle de temps suffisamment long". (p. 93)