Sếp hỏi "bao giờ xong 40 hạng mục còn lại?": dự báo bằng mô phỏng Monte Carlo trên throughput thay vì cộng story point
Thay vì ngồi ước lượng lại từng hạng mục rồi chia cho velocity trung bình, đội có thể dùng chính lịch sử throughput của mình để mô phỏng hàng nghìn tương lai và trả lời sếp bằng một xác suất: 85% khả năng xong trong 10 tuần. Bài viết hướng dẫn cách làm, cách đọc kết quả và những giới hạn cần nói rõ.
Tình huống minh hoạ
Tình huống và số liệu dưới đây là giả định, dùng để minh hoạ.
Đội phát triển ứng dụng đặt lịch khám của một chuỗi phòng khám tại TP.HCM làm theo Kanban. Ban giám đốc muốn công bố ngày ra mắt tính năng đặt lịch cho bác sĩ gia đình và hỏi PM: "Còn 40 hạng mục trong backlog của bản phát hành, bao giờ xong?"
Cách quen thuộc là ước lượng story point cho cả 40 hạng mục, cộng lại, chia cho velocity trung bình. Nhưng đội đã bỏ story point từ lâu; ngồi ước lượng lại mất ít nhất hai buổi và con số trung bình vẫn chỉ cho ra một ngày duy nhất — thứ mà ai cũng biết là không chắc.
PM chọn cách khác: dùng dữ liệu throughput (số hạng mục hoàn thành mỗi tuần) của 12 tuần gần nhất để chạy mô phỏng Monte Carlo.
Throughput là gì và vì sao đủ để dự báo
Theo Kanban Guide, throughput là số hạng mục hoàn thành trong một khoảng thời gian, được đếm chính xác chứ không quy đổi ra điểm. Throughput 12 tuần của đội lần lượt là: 3, 5, 4, 6, 2, 5, 4, 7, 3, 5, 4, 6 — tổng 54 hạng mục, trung bình 4,5 hạng mục/tuần.
Câu hỏi thường gặp: "Hạng mục to nhỏ khác nhau, đếm số lượng có thô quá không?" Thực tế, nếu đội đã có thói quen chia nhỏ hạng mục trước khi kéo vào làm, sự khác biệt về kích thước đã nằm sẵn trong độ dao động của throughput. Tuần có hạng mục khó thì throughput thấp, tuần nhiều hạng mục nhỏ thì cao. Mô phỏng sử dụng chính sự dao động đó thay vì cố loại bỏ nó.
Mô phỏng Monte Carlo hoạt động thế nào
Phương pháp Monte Carlo giải bài toán bất định bằng cách lấy mẫu ngẫu nhiên lặp đi lặp lại rồi tổng hợp phân phối kết quả. Áp dụng cho dự báo ngày hoàn thành:
- Bắt đầu với 40 hạng mục còn lại.
- Với mỗi tuần tương lai, rút ngẫu nhiên một giá trị từ 12 tuần throughput lịch sử (ví dụ rút được 5), trừ vào số còn lại.
- Lặp cho tới khi số còn lại về 0, ghi lại số tuần đã dùng.
- Chạy lại toàn bộ quy trình 10.000 lần, mỗi lần là một "tương lai có thể xảy ra".
- Đếm xem bao nhiêu phần trăm tương lai kết thúc trong 8, 9, 10, 11 tuần.
Một bảng tính đơn giản với hàm lấy ngẫu nhiên đã đủ làm việc này; nhiều công cụ quản lý công việc cũng có sẵn tính năng tương tự.
Đọc kết quả: trả lời bằng xác suất, không bằng một ngày
Tình huống liên quan
Rút ngắn 4 ngày tốn bao nhiêu: nén tiến độ bằng crashing theo chi phí biên và chi phí gián tiếp
Khi khách hàng muốn bàn giao sớm hơn, câu hỏi đúng không phải là "có làm được không" mà là "mỗi ngày rút ngắn tốn thêm bao nhiêu". Bài viết đi qua một ví dụ số đầy đủ: chọn hoạt động nén theo chi phí biên, theo dõi đường găng đổi chỗ và tìm điểm dừng khi tính cả chi phí gián tiếp và tiền phạt.
Cho lập trình bắt đầu khi thiết kế mới xong một nửa: tính lợi và rủi ro làm lại của fast-tracking
Fast-tracking rút ngắn tiến độ bằng cách cho các hoạt động vốn nối tiếp chạy chồng lên nhau. Không tốn thêm tiền ngay, nhưng phải trả bằng rủi ro làm lại. Bài viết lượng hoá đánh đổi đó bằng giá trị kỳ vọng và gợi ý cách chọn mức chồng lấn hợp lý.
Ngày ra mắt đã chốt trước Tết, phạm vi thì chưa: lập kế hoạch phát hành bằng dải velocity "chắc có – có thể có – không kịp"
Khi ngày phát hành không được dời, câu hỏi đúng không còn là "bao giờ xong" mà là "đến ngày đó sẽ có những gì". Dùng velocity thấp và cao của chính đội để vạch hai đường trên backlog đã sắp thứ tự, PM chia phạm vi thành ba vùng và cập nhật sau mỗi sprint. Bài viết hướng dẫn cách tính và cách trình bày với nhà tài trợ.
Thẻ nằm ở cột "Đang làm" 19 ngày mà không ai để ý: theo dõi tuổi hạng mục (work item age) để can thiệp sớm
Cycle time chỉ đo được khi việc đã xong — lúc đó đã quá muộn để cứu. Tuổi hạng mục (work item age) cho biết việc nào đang "già" ngay hôm nay. Bài viết giải thích chỉ số này, cách hiển thị trên bảng và cách dùng nó để thay đổi buổi họp hằng ngày.