Qu'est-ce que c'est?
Le graphique du nuage de points permet de visualiser le temps de cycle de vos éléments de travail terminés.
Avant d'aller plus loin, il est essentiel de définir le terme temps de cycle:
Temps de cycle: Le temps écoulé entre le démarrage d’un élément de travail jusqu’au moment où il est terminé.
Partie 1 – Anatomie du graphique
Le nuage de points de temps de cycle est un graphique bidimensionnel comportant les axes X et Y.
L'axe X du graphique contient la période sur laquelle nous souhaitons tracer nos points de données. L'axe X d'un nuage de points de temps de cycle couvre toujours une période définie dans le passé.
L’axe Y du graphique affichera le temps de cycle de chaque élément de travail tracé.
Visually, a cycle time scatter plot looks like this:
Notre prochaine étape consiste à ajouter les éléments de travail terminés à ce graphique. Disons que nous ajoutons un élément de travail terminé le 5 mars avec un temps de cycle de 12 jours. Dans l’image ci-dessous, nous pouvons voir ce point représenté dans le graphique.
It is also possible to have two completed work items on the same day. The image below shows that two work items were done on February 12. One item was completed in 4 days and the other in 9 days.
Finally, we get a full cycle time scatter plot chart when all of our completed work items are added to the chart.
PaceMkr creates this chart for you with your historical data. Here is an example of a cycle time scatter plot in PaceMkr:
Partie 2 – Examen d'un élément de travail terminé
Using the cycle time scatter plot in PaceMkr, you can have more information on each data point by hovering your cursor above it, where a tooltip will appear.
Voici un exemple:
Une info-bulle d’élément de travail terminée contient les informations suivantes :
- Identification (en gras en haut): contient l'identifiant de l'élément de travail et un lien vers la page de l'élément de travail de votre projet.
- Description : il s'agit de la description de l'élément de travail.
- Date de début : date à laquelle l'élément de travail a commencé.
- Date de fin : date à laquelle l'élément de travail a été terminé.
- Temps de cycle : le nombre de jours entre les dates de début et de fin + 1.
- Colonnes : nombre de jours que l'élément de travail a passé dans chaque colonne du tableau.
Remarquez comment nous ajoutons un jour au calcul du temps de cycle ci-dessus. Pour comprendre pourquoi nous faisons cela, voici un exemple :
Nous avons commencé à travailler sur un élément le lundi 16 septembre et l'avons terminé le vendredi 20 septembre. Si nous soustrayons les dates 20 à 16, nous obtenons quatre jours. Mais en réalité, le travail aurait pu commencer lundi matin et s’achever vendredi après-midi. Cela signifie que nous avons travaillé pendant 5 jours sur l'article (lundi, mardi, mercredi, jeudi et vendredi). Nous ajoutons toujours un jour supplémentaire au calcul du temps de cycle pour inclure le dernier jour de travail.
Il en va de même si l'élément de travail est démarré et terminé le même jour. Par exemple, un élément de travail a été terminé en une journée (15 mars). Le calcul, 15 – 15, nous donne un temps de cycle de 0 jour. Comme cela ne reflète pas la réalité, nous ajoutons un jour supplémentaire pour inclure le dernier jour de production de l’élément de travail.
Partie 3 - Niveau de service attendu
Let’s go back to our previous example with this cycle time scatter plot chart.
By plotting how long each completed work item took, we can now forecast how long future work items will take. This is achieved through the use of percentile lines.
Percentile: un est une mesure statistique pour indiquer la position d'une valeur dans une distribution, exprimée en pourcentage, représentant la proportion de valeurs inférieures à cette valeur spécifique..
Nous pouvons dessiner ces percentiles sur le nuage de points de temps de cycle ci-dessus de la manière suivante. Nous commençons par dessiner un autre axe Y sur le côté droit du graphique. Ce nouvel axe sera notre axe Percentile.
We then draw the first line at the 50th percentile. This new line means that 50% of our completed work items are either under or on this line. See the example below where 50% of the work items were completed in 6 days or less.
Si votre équipe commence à travailler sur une nouvelle tâche aujourd'hui et que votre client vous demande la date d'échéance prévue, vous pouvez regarder cette image et lui dire :
Sur la base des données historiques de l'équipe, il y a 50 % de chances que votre élément de travail soit terminé en 6 jours ou moins.
While this answers your customer’s question, it also means that there’s a 50% chance the work item will be completed in more than six days, something the customer might be uncomfortable with.
We draw a new percentile line at the 75th percentile to increase our confidence level. We can now tell our customer there is a 75% chance of completing the work item in 9 days or less.
Si votre client tolère un niveau de confiance à 75%, vous pouvez utiliser cette ligne percentile comme prévision.
Mais si vous souhaitez des prévisions encore plus fiables, vous pouvez tracer une ligne du troisième centile au 85e centile. À cette ligne, il y a 85 % de chances que l’élément de travail soit terminé en 12 jours ou moins.
PaceMkr displays those percentile lines as shown in the image below.
As it can be difficult to read those values directly in the chart, PaceMkr puts them on top of the chart so you can’t miss them. This section is called the Service Level Expectation (SLE)
Partie 4 – Quelques éléments à considérer
In summary, the cycle time scatter plot chart and its percentile lines are a way to create a forecast for a single work item. In PaceMkr, a forecast is always a value with a probability of the event happening. This is summed up in the Service Level Expectation (SLE) section, where you have different forecasts based on your confidence level.
At the beginning of this article, the cycle time definition we gave talked about elapsed time. This definition means that the cycle time in PaceMkr includes weekends and statutory holidays. PaceMkr can’t exclude these days from its calculation. At first, this might be inconvenient, but users soon discover how excluding statutory holidays is difficult when you have people spread out in different time zones and countries. For simplicity, we advise keeping elapsed days.