リトルの法則を使用してカンバンでWIP制限が必要であることを証明するのは誤りですか？
リトルの法則により、カンバンの列で処理中の作業を制限する必要があることが証明されていると聞いています。
これは正確な結論ですか？バックログにN個の作業項目がある場合、それらはすべて「完了」に進む必要があります。したがって、WIPをnに制限すると、n項目をより早く完了できることが保証されますが、実行する作業（N-n）が増えることも保証されます。したがって、私はリトルの法則の議論に確信が持てません。
何が欠けていますか？
リトルズの法律では、WIPを削減するとサイクルタイムが短縮されるとされています。個々のタスクのサイクルタイムを短縮すると、プロジェクトを完了するための全体的な時間が短縮されるとは主張していません。
低サイクルタイムとWIPの利点については、オンラインで多くの情報があります。主な2つは次のとおりです。
- マルチタスクの削減は、より高速で高品質の作業につながる傾向があります
- サイクルタイムが短いため、フィードバックが速くなり、一般的にチームの応答性が向上します
プロジェクト完了時間の低下は、このような副次的なメリットによるものです。
あなたがコメントで提供したページには、これについて 記事 へのリンクがあり、かなりよく説明されていると思います。
基本的な概念を理解するのに役立つと思うかなり良い例があります：
どちらのタンクにも同じ量の水が出入りするため、水位は変化しません。タンクのレベルは [〜＃〜] wip [〜＃〜] 制限を表します。
したがって、少しの水がタンクに費やす平均時間を計算するには、単純にレベルをスループット率で割ります。左のタンクの場合：5/2 = 2.5時間。 20/2 = 10時間の正しいタンクの場合。これは、スループットがレベルに依存しないことを前提としています。それはあなたが尋ねている質問の少し外ですが、著者は重要な点を指摘すると思います：
ソフトウェア開発のコンテキストでは、WIPの増加に伴ってコンテキストスイッチングを（ワークフローポリシーで）管理しないと、スループットを一定に保つことがどのように困難になるかをすぐに考えました。
私の類推を作成するには、旅客列車システムを実行していて、1分あたり10人を処理できる5つの回転木戸があるとします。駅の改札口でバックアップが行われているため、さらに5つの改札口を追加します。問題は解決しましたか？必ずしも。電車が5分ごとに250人の定員を処理できると想定します。これで、500人を5分で駅に入れることができます。しかし、その5分で電車に乗れるのは半分だけです。これらの人々のうち250人は、駅の外ではなく駅の中で待っています。これは、これらの人々が電車に乗るためにジョッキーしていることを意味します。その後の混乱により、列車が駅を出る速度が遅くなり、乗客の全体的なスループットが遅くなります。