第 08 章：不一樣的預測方式 —— Deliver Rate / Throughput

昨天聊到 CFD 的應用與解讀方式時，刻意藏了一手沒有端出來，今天就藉著這一手展開，聊聊 Delivery Rate 與 Throughput 的概念吧！

透過 CFD 去判讀不同時期的流暢度

搭配下圖，橘色的面積是從接到開發，到開發完成；藍色的圖是接到測試，到測試完成。兩者合起來就是接到需求到交付需求的面積，這裡紫色線條匡起來標注，代表紫色面積。

今天有一個需求是，團隊想要評估 t1 到 t2 之間，產品開發的流暢度如何，該怎麼透過這張圖去詮釋呢？

這時候可以先加點標注：

• A 邊：將兩個時間點中，紫色面積的左端點到右端點連線
• B 邊：將 T1 中，紫色面積的高點到低點之間連線
• C 邊：將 A 邊與 B 邊連線起來，成為一個三角形

然後重新判讀：

• A 邊：代表這段期間的時間長度，約可以視為這段時間的平均交付時間
• B 邊：代表在製品的數量，約可視為這段期間的平均在製品數量
• C 邊：還記得斜率公式嗎？ C 邊 = B 邊 / A 邊，也就是平均在製品數量 / 平均交付時間

也就是說，C 邊近似於這段期間的平均交付量（張數），這裡會稱之為平均 Delivery Rate。重新繪製在 CFD 圖上，就會發現竟然可以透過這張圖觀測到某段時間這個產品的 Delivery Rate，只要透過斜率，就可以知道指定時段的交付表現是偏順、還是偏緩。

比如說以下圖來看：

• 左色綠色三角形：在產品剛開始開發時，可能是因為還在熟悉，所以斜率是相對緩的。
• 中間紅色三角型：可能是開始熟悉了，產品開發流暢度步上軌道，斜率變陡。
• 中間黃色三角形：開始出現測試壅塞的狀況，斜率變緩。
• 右邊藍色三角形：解決了測試壅塞的狀況，斜率又變回陡峭，甚至接近紅色三角形。

是不是很直觀且有趣呢？

Delivery Rate 的應用

還記得前面聊到〈Velocity 的迷思之三：用工作量計算才能準確預測〉嗎？有提到幾個條件下，Velocity 與 Throughput 的趨勢是幾乎相近的，團隊可以只用張數去預測未來的消化狀況。

可以先將的 Delivery Rate 先同等視為 Throughput，等後面總覽與補充更多指標時，筆者會再詳述騎差異。

也就是說，我是可以用 Delivery Rate 來作為另一種預測的方式。在特定條件下，團隊是可以直接用 Delivery Rate 來作為 Velocity 的替代品，協助日後開發排程的預估。

不一樣的是，Velocity 是仰賴在還沒開發前估算的工作量作為基準，是相對主觀，且變動範圍大的。而 Delivery 則是使用相對客觀的 Lead Time 與 WIP 張數作為計算來源，相對更偏近事實一點。

以當初用聊到 Velocity 用的那張歷史記錄表來看，把張數加起來，就可以看出該 Sprint 交付的張數。

接著以一個 Sprint 的長度作為近似於平均 Lead Time 的數據，就可以藉此預測每個 Sprint 約消化幾張。剛好這個數據是來自於本來實踐就不錯的團隊，每個 Sprint 交付的張數都差不多，只有第三個 Sprint 不確定遇到什麼狀況，掉了下來。但這六個 Sprint 的平均 Delivery Rate 仍約等於四張。

5+5+2+4+4+4 / 6 = 4

所以就可以未來約等於每個 Sprint 做四張的參考值去先做第一版的排程了。以此為基礎，可以搭配 CFD 的判讀，只擷取最近相對可參考的時間段，會貼近當前狀況的預測。最後陳列出來後，在與團隊溝通這樣的迭代計劃有沒有少考慮到的，進行調整，就可以得到相對準的預測了，這部分後面再會多詳述。