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利特爾法則（Little’s Law）作為一個非常樸素的原理，為看板方法奠定了一個理論基礎(chǔ)，看似簡單的公式背后卻有其復(fù)雜的一面。

一、利特爾法則

利特爾法則的公式是這樣的：

平均吞吐率=在制品數(shù)量/平均前置時(shí)間

舉個例子，假設(shè)你正在排隊(duì)買快餐，在你前面有19個人在排隊(duì)，你是第20個，已知收銀窗口每分鐘能處理一個人的點(diǎn)餐需求，求解你的等待時(shí)間。

如果你已經(jīng)決定要排隊(duì)，并且站到了隊(duì)尾，那么在制品數(shù)量就是20（個），平均吞吐率是1（人/分鐘）。
從你站到隊(duì)尾的時(shí)候開始，一直到你點(diǎn)完餐，這個時(shí)間就是你的“前置時(shí)間”。
即使我們沒有學(xué)習(xí)過利特爾法則，也可以輕易地算出來：

    1 = 20 / x    x = 20（分鐘）

因?yàn)樵谝欢螘r(shí)間之內(nèi)，保持工作量飽滿的話，我們每天能做多少工作基本是一定的，所以吞吐率基本上不會發(fā)生太大變化。
如果這個時(shí)候我們想縮短平均前置時(shí)間，也就是等待的時(shí)間，利特爾法則告訴我們：可以通過減少在制品數(shù)量來達(dá)成這個目標(biāo)。
在這個例子中，就是減少排隊(duì)者的數(shù)量。

這也很好理解，10個人的隊(duì)列和20個人的隊(duì)列，前者需要等待的時(shí)間會更短。 [1]

二、限制在制品的意義

如上面所說，在制品數(shù)量和前置時(shí)間是成正比的，縮短前置時(shí)間的最有效手段就是減少在制品數(shù)量。

前置時(shí)間的增長會導(dǎo)致交付周期變長，這一點(diǎn)基本毋庸置疑。

前置時(shí)間的增長會導(dǎo)致交付的可預(yù)測性下降，俗話說“夜長夢多”，長時(shí)間停留在某一個階段會帶來一些額外的風(fēng)險(xiǎn)。

如果我們的交付周期比需求變化周期更長，那么會有更多的緊急任務(wù)，所以交付周期變長會導(dǎo)致更多的緊急任務(wù)。

如果我們管理不好緊急任務(wù)的插入，會增大我們的在制品數(shù)量。

如果交付團(tuán)隊(duì)的可預(yù)測性很低的話，那么會影響到IT研發(fā)組織和業(yè)務(wù)部門的信任關(guān)系，當(dāng)業(yè)務(wù)部門無法預(yù)測一個需求提交給研發(fā)部門什么時(shí)候能交付的時(shí)候，那么唯一可行的手段就是一次性把要做的事情全部都壓給研發(fā)部門，直接增大了研發(fā)部門的在制品數(shù)量。

同時(shí)在制品數(shù)量的增長會帶來的另外一個后果就是故障發(fā)現(xiàn)得很晚，這一點(diǎn)在過去三四十年的軟件工程方法論中都得到了驗(yàn)證。

發(fā)現(xiàn)的故障需要資源和時(shí)間來進(jìn)行修復(fù)，帶來的就是在制品數(shù)量的上升和前置時(shí)間的增長。

以上所有的事情我們放到同一張圖中，可以看到下面的情況，實(shí)線表示兩者之間存在因果關(guān)系，同時(shí)還是正比的，因增大，果也會增大。虛線表示兩者之間存在的因果關(guān)系是反比的，因增大，果會減小。

因果回路圖

而在這眾多因素之中，只有在制品數(shù)量是我們能夠最有效的直接加以干預(yù)的。
而只有前置時(shí)間我們是可以直接觀測的。

就像我們正在開車一樣，我們踩油門的時(shí)候，速度表會發(fā)生變化，從60邁到100邁，但我們真正關(guān)心的并不是儀表盤的變化，而是真正汽車行駛的速度。

所以我們采用控制在制品數(shù)量的手段，通過觀測前置時(shí)間的變化來觀察我們的改進(jìn)是否有效，但更重要的是整個系統(tǒng)是否正在向著更好的方向邁進(jìn)。

三、在制品數(shù)量是不是越低越好

我們用直覺感受一下，在制品數(shù)量如果越低越好，那限制到1怎么樣？限制到0怎么樣呢？

很顯然，在制品數(shù)量如果過低的話，團(tuán)隊(duì)成員可能會產(chǎn)生空閑的現(xiàn)象，很大一部分產(chǎn)能會被浪費(fèi)掉，那在制品數(shù)量限制到多少是最合適的呢？

我們都知道，一個任務(wù)如果2周能完成，兩件任務(wù)串行，需要的時(shí)間是4周，但兩件任務(wù)并行，絕不是2周能完成，有可能5周的時(shí)間都完成不了，所以直覺上在制品數(shù)量過高也不能帶來產(chǎn)能的上升。

所以一個樸素的原則就是：
團(tuán)隊(duì)中每個人在任意時(shí)刻，手中只有一件事的時(shí)候，效率是最高的。團(tuán)隊(duì)的在制品數(shù)量低于這個值，會造成產(chǎn)能的浪費(fèi)，如果高于這個值，會造成前置時(shí)間的變長。

那我們再用定量的方式模擬一下吧。

假設(shè)我們有一個三階段的開發(fā)流程：分析、開發(fā)、測試，平均每張卡片需要4天時(shí)間分析、5天時(shí)間開發(fā)、6天時(shí)間測試。

為了簡化計(jì)算，我們把分析、開發(fā)、測試三個階段設(shè)一個總的在制品數(shù)量限制。 [2]

模擬看板

當(dāng)我們有1個分析人員、1個開發(fā)人員、1個測試人員的時(shí)候，會得到下面這個結(jié)果：

WIP平均前置時(shí)間平均產(chǎn)能1150.072150.133180.164240.165290.166350.167410.168470.169520.1610580.16

折線圖這個實(shí)驗(yàn)可以重復(fù)，有興趣的同學(xué)可以自己寫代碼重復(fù)一下。

結(jié)論

1. 減少在制品數(shù)量可以縮短前置時(shí)間，但前置時(shí)間的縮短是有極限的，就像我們不可能讓10個媽媽在1個月之內(nèi)完成懷孕的全過程一樣。
2. 增加在制品數(shù)量可以提升平均產(chǎn)能，但平均產(chǎn)能的提升是有極限的，1個人每天8小時(shí)的產(chǎn)能再想提升只有加班加點(diǎn)。
3. 最短的前置時(shí)間和最大的平均產(chǎn)能不可并存，在“平均每人手頭有一件事”的時(shí)候，在制品數(shù)量稍微小一點(diǎn)，可以達(dá)到最短的前置時(shí)間，在制品數(shù)量稍微大一點(diǎn)，可以達(dá)到最大的產(chǎn)能。至于各個組織如何選擇，看自己的需求了。

[1]: 道理看似很簡單，但放在軟件研發(fā)領(lǐng)域就變得非常復(fù)雜，我們需要平衡需求和產(chǎn)能之間的關(guān)系，控制隊(duì)列長度實(shí)際上就是在控制期望和承諾。在尊重事實(shí)的前提下，我們盡量讓隊(duì)列的長度變短，不去承諾不切實(shí)際的東西。

[2]: 所謂“排隊(duì)”，實(shí)際上軟件開發(fā)真正的“收銀窗口”就是最終交付的環(huán)節(jié)，在這個環(huán)節(jié)之前的所有需求其實(shí)都是一個隊(duì)列，隊(duì)列的末尾就是我們最近承諾的一個需求。所以一旦我們承諾了無法立刻著手的需求，那么就會產(chǎn)生極大的浪費(fèi)。