Coach cycle time & throughput Kanban

Coach cycle time & throughput Kanban | Outil en ligne gratuit | Elysia Tools

Guide d'utilisation de l'outil

Découvrez quand utiliser cet outil, ce qu'il prend en charge et comment les utilisateurs l'appliquent.

Points clés

Catégorie: Data Analysis
Types d’entrée: textarea, select, text, checkbox
Type de sortie: html
Exemples associés: 4
API disponible: Oui

Aperçu

Analysez instantanément vos données de flux agile en important un simple export CSV contenant les dates de création, de début et de résolution de vos tickets. Cet outil calcule automatiquement vos percentiles de cycle time et de lead time, suit l'âge du travail en cours (WIP), génère votre diagramme de flux cumulé (CFD) et évalue la stabilité de votre système via la loi de Little.

Quand l’utiliser

Lors de la préparation d'une rétrospective d'équipe ou d'une revue de flux Kanban pour analyser la distribution réelle des temps de cycle.
Pour évaluer les engagements de livraison (SLA/SLE) basés sur des percentiles réels (p50, p85, p95) plutôt que sur des moyennes trompeuses.
Pour identifier les goulets d'étranglement et le travail stagnant grâce au suivi de l'âge du WIP et au diagramme de flux cumulé.

Fonctionnement

1Collez vos données tabulaires ou votre export CSV Jira comprenant les colonnes identifiant, titre et horodatages (Created, Started, Resolved).
2Sélectionnez le compartiment de débit souhaité (journalier, hebdomadaire, mensuel) et personnalisez les percentiles à calculer (ex. 50, 85, 95).
3Définissez éventuellement une date d'analyse de référence (asOf) pour figer le calcul de l'âge du WIP à un instant précis.
4Consultez le rapport généré incluant les cartes de métriques de flux, l'histogramme de débit, le CFD interactif et l'évaluation de la loi de Little.

Cas d’usage

Audit de performance de delivery agile à partir d'un export de tickets Jira ou de tout autre outil de suivi.
Identification des tâches en souffrance par l'analyse du vieillissement du WIP (WIP Age) lors des réunions quotidiennes.
Dimensionnement des capacités de l'équipe et prévision des cadences de livraison par compartiments hebdomadaires ou mensuels.

Exemples

1. Export sprint avec dates de début et de fin

Scrum Master / Agile Coach

Contexte

Une équipe souhaite analyser son débit réel et ses percentiles de cycle time sur le mois écoulé pour ajuster ses prévisions.

Problème

Mesurer précisément le cycle time réel et détecter les tickets en cours dont l'âge dépasse les seuils normaux.

Utilisation

Coller l'export CSV Jira avec les colonnes Created, Started et Resolved, choisir une granularité hebdomadaire et figer la date d'analyse.

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

Résultat

Obtention des percentiles p50/p85/p95, détection de 2 éléments stagnants dans le WIP et validation du parallélisme sur le CFD.

2. Analyse rapide sans date de démarrage explicite

Tech Lead

Contexte

Un responsable technique extrait l'historique d'un bug tracker simple ne comportant que les dates de création et de résolution.

Problème

Obtenir une vision du débit quotidien et du lead time sans disposer de colonne Started dédiée.

Utilisation

FAQ

Quelles colonnes sont nécessaires dans le fichier CSV ?

Le CSV nécessite au minimum des identifiants et des dates Created et Resolved. Une colonne Started permet de distinguer précisément le cycle time du lead time.

Que se passe-t-il si la colonne Started est absente ?

Si l'option « Traiter Created comme début » est active, le cycle time est approximé à partir de la date de création et un avertissement est affiché.

À quoi sert le paramètre de date de référence (asOf) ?

Il permet de figer l'horloge d'analyse dans le passé afin d'obtenir un calcul stable et reproductible de l'âge des éléments encore en cours (WIP).

Pourquoi privilégier les percentiles (p85, p95) à la moyenne ?

Les temps de cycle ne suivent pas une loi normale ; les percentiles fournissent des prévisions de livraison probabilistes bien plus fiables.

Comment la loi de Little est-elle vérifiée ?

L'outil compare le WIP moyen calculé au produit du débit moyen par le temps de cycle moyen pour vérifier la stabilité opérationnelle du flux.

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

Exécuter cet outil

Exemples adaptés à cet outil

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Quand l’utiliser

Fonctionnement

Cas d’usage

Exemples

1. Export sprint avec dates de début et de fin

2. Analyse rapide sans date de démarrage explicite

FAQ

Exemples CSV

Exemples Python

Traitement de Chaînes Windows - Exemples C#

Exemples ICS du Planificateur Multi-Fuseaux

Analyseur de prevision et de saisonnalite

Suppresseur d'En-têtes

Generateur JSON-LD depuis CSV

Découpage train/test stratifié