Kanban Cycle-Time- & Durchsatz-Coach

Kanban Cycle-Time- & Durchsatz-Coach | Kostenloses Online-Tool | Elysia Tools

Leitfaden zur Tool-Nutzung

Erfahren Sie, wann dieses Tool passt, was es unterstützt und wie Nutzer es anwenden.

Wichtige Fakten

Kategorie: Data Analysis
Eingabetypen: textarea, select, text, checkbox
Ausgabetyp: html
Sample-Abdeckung: 4
API bereit: Ja

Überblick

Der Kanban Cycle-Time- & Durchsatz-Coach analysiert CSV-Daten mit Zeitstempeln für Erstellung, Start und Abschluss von Arbeitselementen und berechnet zentrale Flow-Metriken. Sie erhalten Perzentile für Lead- und Cycle-Time, WIP-Alterung, Durchsatzbalken nach Tag, Woche oder Monat sowie ein kumulatives Flussdiagramm (CFD) mit Konsistenzprüfung nach Little's Law.

Wann verwenden

Wenn Sie Jira- oder Ticket-Exporte auf Durchlaufzeiten (Cycle Time und Lead Time) analysieren möchten.
Wenn Sie Engpässe und alternde Aufgaben (WIP Age) in Ihrem Entwicklungsprozess identifizieren müssen.
Zur quantitativen Vorbereitung von Retrospektiven, Sprint-Reviews oder Kanban-Service-Delivery-Reviews.

So funktioniert es

1Fügen Sie Ihre CSV-Rohdaten mit Spalten für ID, Titel sowie Zeitstempeln für Erstellung (Created), Start (Started) und Fertigstellung (Resolved) in das Eingabefeld ein.
2Wählen Sie das Durchsatz-Intervall (täglich, wöchentlich oder monatlich), definieren Sie die gewünschten Perzentile und setzen Sie optional ein Stichtagsdatum (asOf).
3Das Tool berechnet die Durchlaufzeiten, visualisiert den Durchsatz sowie das kumulative Flussdiagramm (CFD) und führt einen Konsistenzabgleich gemäß Little's Law durch.

Anwendungsfälle

Ermittlung realistischer Service-Level-Expectations (SLE) basierend auf 85%-Perzentilen der Cycle Time.
Überwachung des kumulativen Flusses (CFD) zur frühzeitigen Erkennung von WIP-Anstauungen.
Messung stabiler Durchsatzraten zur Unterstützung probabilistischer Release-Planungen.

Beispiele

1. Analyse eines zweiwöchigen Entwicklungs-Sprints

Agile Coach

Hintergrund

Ein Software-Team möchte am Ende des Monats die Durchlaufzeiten und Engpässe anhand der Jira-Historie analysieren.

Aufgabe

Unklare Cycle Times und fehlende Übersicht über parallel laufende, überalterte Aufgaben.

Verwendung

Jira-CSV-Export mit Started- und Resolved-Spalten einfügen, wöchentliches Intervall wählen und den Analysezeitpunkt auf den 2026-07-20 fixieren.

bucket: weekly, percentiles: 50,85,95, asOf: 2026-07-20, createdAsStart: true

Ergebnis

Übersicht über 8 abgeschlossene Tickets (p50: 3,0 Tage, p85: 4,0 Tage), Erkennung von 2 aktiven WIP-Elementen und CFD-Visualisierung mit wöchentlichem Durchsatz.

2. Schnellprüfung von Support-Tickets ohne Start-Zeitstempel

Team Lead Support

Hintergrund

Ein Support-Team erfasst Tickets nur mit Erstellungs- und Schließungszeitpunkt im Helpdesk-System.

Aufgabe

Abschlusszeiten häufen sich unregelmäßig, und es ist kein detaillierter Start-Zeitpunkt dokumentiert.

Verwendung

FAQ

Welche CSV-Spalten werden für die Analyse benötigt?

Erforderlich sind Identifikatoren sowie Datumsangaben für die Erstellung und den Abschluss. Eine separate Spalte für den Arbeitsbeginn ('Started') ist optional.

Was passiert, wenn keine 'Started'-Spalte in der CSV enthalten ist?

Wenn die Option 'Created als Start werten' aktiviert ist, nutzt das Tool das Erstellungsdatum als Startzeitpunkt und berechnet eine angenäherte Cycle Time.

Wozu dient der Parameter 'Analysezeitpunkt (asOf)'?

Er fixiert das Berechnungsdatum, um das Alter noch offener Aufgaben (WIP-Alter) für historische Zeitpunkte reproduzierbar auszuwerten.

Welche Perzentile werden standardmäßig berechnet?

Standardmäßig werden die 50.-, 85.- und 95.-Perzentile ausgewiesen, Sie können diese Liste jedoch durch Kommas getrennt anpassen.

Was überprüft der Little's-Law-Check?

Er vergleicht das durchschnittliche Work-in-Progress (WIP) mit dem Produkt aus durchschnittlicher Durchlaufzeit und Durchsatzrate auf rechnerische Plausibilität.

bucket: daily, percentiles: 50,85, asOf: 2026-08-06, createdAsStart: true

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2. Schnellprüfung von Support-Tickets ohne Start-Zeitstempel

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ICS-Beispiele fuer den Zeitzonen-Workflow-Planer

Zeitreihen-Prognose- und Saisonalitaetsanalyse

Header-Entferner

JSON-LD-Generator aus CSV

Train/Test-Split mit Stratifizierung