Estimativas no Modelo Lean

Estimar é importante no modelo Lean, o que contraria o padrão #noestimates. No entanto, deve ser feito sob certas condições.

A princípio, as estimativas são parte dos ciclos de melhoria contínua (Kaizen), especialmente os ligados à aprendizagem.

Por outro lado, estimar pode estar relacionado a fatores de desperdício do processo, sendo um desperdício inevitável enquanto não colabora diretamente com a criação de valor do produto.

Condições para Estimar no Modelo Lean:

1. Minimize o Tempo Gasto em Estimativas: Evite processos demorados (business complexity points, function points).
2. Adote uma Visão Pragmática: Use as estimativas para incentivar discussões e o refinamento do backlog de produtos (aprendizagem).
3. Range Matters: Estimar para a próxima semana é melhor do que estimar para um ano.
4. Considere a Assimetria Informacional: Reestime sempre que novas informações surgirem.
5. Mapeie os Níveis de Incerteza: Estime e aponte os percentuais de tolerância.
6. Enfoque no Global: Um dos desperdícios do Lean é o desbalanceamento de entrega de valor (muda). Ressalta-se que os ótimos locais não necessariamente correspondem ao ótimo global, e será necessário encontrar uma régua para equalizar a organização.
7. Não Sobrecarregue a Mente do Time: Evite o desperdício por sobrecarga (muri). Não pare todo o time para estimar muitas vezes no processo (considere no máximo 10% da capacidade total nesta atividade). Estudos mostram uma relação inversa entre fazer escolhas e desempenho de equipes.
8. Não Use Estimativas como Informações Realizadas (Actuals).

Regras de Ouro:

1. Melhorar o Sistema é Tudo no Lean: Impacta positivamente no aumento da criação de valor.
2. Gerenciar: Em um modelo mais evolutivo que comportamental, a gerência é um fator de transformação.
3. Estimativas como Oportunidade de Aprendizagem: Melhorar a sensibilidade do time quanto ao que deve ser feito.

Objetivo Principal do Lean:

• Minimizar a variabilidade.
• Minimizar os estoques.
• Desenvolvimento de Produto: Maximizar os ciclos de descoberta e inovação (discovery).