Kapazitätsplanung in agilen Teams: Zusagen auf Basis von Daten

Kapazitätsplanung in agilen Teams gelingt, wenn Sie die tatsächlich verfügbare Zeit berechnen und Zusagen aus dem gemessenen Durchsatz der letzten Wochen ableiten. Die Schätzung einzelner Aufgaben bleibt als Gesprächsgrundlage nützlich, doch die Zusage an Geschäftsführung und Kunden stützt sich auf Daten: Wie viele Arbeitseinheiten hat das Team in den vergangenen Zyklen tatsächlich fertiggestellt, und mit welcher Wahrscheinlichkeit wiederholt sich dieses Ergebnis?

Dieser Beitrag zeigt einen Rechenweg von der Netto-Kapazität bis zur Zusage mit Wahrscheinlichkeit, vergleicht die gängigen Verfahren und nennt Prüffragen für Führungskräfte, die auf Termine angewiesen sind.

Warum scheitern Zusagen in agilen Teams so oft?

Zusagen in agilen Teams scheitern, weil sie aus Schätzungen entstehen, die systematisch zu optimistisch ausfallen, und aus einer Kapazität, die nur auf dem Papier existiert. Die Psychologie hat dafür einen Namen: Der Planungsfehlschluss, von Daniel Kahneman und Amos Tversky 1979 beschrieben und von Roger Buehler und Kollegen 1994 experimentell untersucht, beschreibt die Neigung, die Dauer eigener Vorhaben zu unterschätzen, auch wenn ähnliche Vorhaben zuvor länger gedauert haben. Ein Team, das im Planungstreffen jede Aufgabe einzeln einschätzt, wiederholt diesen Fehler Aufgabe für Aufgabe.

Dazu kommt die Rechnung mit der Arbeitszeit. Eine Vollzeitstelle ist keine Vollzeitkapazität für das Produkt. Urlaub, Feiertage, Krankheit, Betriebsunterstützung für Altsysteme, Abstimmungen mit anderen Teams und die Ereignisse des Teams selbst verbrauchen Zeit. Gerald Weinberg beschrieb 1992 in „Quality Software Management“ eine Faustregel zum Kontextwechsel: Wer an mehreren Projekten gleichzeitig arbeitet, verliert mit jedem zusätzlichen Projekt einen spürbaren Anteil seiner Zeit an die Umstellung. Die konkreten Prozentwerte sind eine Faustregel ohne Messbasis, die Richtung deckt sich mit vielen Beobachtungen aus der Praxis. Frederick Brooks hatte schon 1975 in „The Mythical Man-Month“ gezeigt, dass zusätzliche Personen in einem laufenden Vorhaben Abstimmungsaufwand erzeugen und das Ergebnis nicht im Verhältnis der Köpfe beschleunigen.

Aus beidem folgt der Ansatz dieses Beitrags: Die Kapazität ergibt sich aus gemessenen Abzügen, und die Zusage kommt aus beobachteter Leistung. Wie Durchsatz und Durchlaufzeit gemessen werden, beschreibt der Beitrag zu den Flow-Metriken.

Wie berechnet man die Kapazität eines agilen Teams?

Die Netto-Kapazität eines Teams ist die Summe der Arbeitstage im Zyklus abzüglich Abwesenheiten, Betriebsaufgaben und eines Puffers für Ungeplantes. Der Scrum Guide 2020 nennt als Zeitrahmen für den Sprint höchstens einen Monat und verlangt, dass das Team im Sprint Planning aus der Produkt-Backlog-Liste so viel auswählt, wie es für den Sprint-Zeitraum für machbar hält. Die Machbarkeit prüft das Team mit einem einfachen Rechenweg.

Die Werte im Beispiel sind illustrativ gewählt. In der Praxis liest das Team die Abzüge aus den letzten Zyklen ab: Wie viele Tage gingen tatsächlich in Betrieb und Support, wie viele Aufgaben kamen im Zyklus ungeplant hinzu? Der Puffer ist der Teil der Rechnung, der am häufigsten fehlt, und er ist zugleich der Teil, der Zusagen hält. Er gehört als fester Posten in die Planung, damit eine schlechte Woche die Zusage nicht kippt.

Was ist besser: Story Points, Velocity oder Durchsatz?

Der Durchsatz, also die Zahl fertiger Arbeitseinheiten je Zeitraum, ist für Zusagen die robusteste Größe, weil er ohne Schätzung auskommt und sich direkt zählen lässt. Story Points und Velocity bilden die Größe von Aufgaben in einer teaminternen Einheit ab. Sie helfen dem Team beim Gespräch über Komplexität. Für Zusagen nach außen taugen sie nur eingeschränkt: Die Einheit ist nicht vergleichbar zwischen Teams, sie verschiebt sich mit der Zeit, und sie lädt dazu ein, Teams an ihrer Velocity zu messen, wodurch die Zahl ihre Aussagekraft verliert.

Daniel Vacanti hat in „Actionable Agile Metrics for Predictability“ (2015) und gemeinsam mit John Coleman im Kanban Guide (2020) die Alternative beschrieben: Gezählt werden fertige Elemente je Zeitraum und die Durchlaufzeit je Element. Aus beiden Zeitreihen lässt sich mit dem Gesetz von Little ableiten, wie sich Arbeit im System verhält. John Little bewies 1961, dass die durchschnittliche Zahl der Elemente im System gleich der Ankunftsrate mal der durchschnittlichen Verweildauer ist. Für ein Team bedeutet das: Die durchschnittliche Durchlaufzeit ergibt sich aus der Zahl angefangener Arbeiten geteilt durch den Durchsatz. Wer die Zahl angefangener Arbeiten senkt, verkürzt die Wartezeit, ohne dass jemand schneller arbeitet. Das Vorgehen dazu steht im Beitrag zum Begrenzen von Work in Progress.

Wie kommt man von Durchsatzdaten zu einer Zusage?

Aus Durchsatzdaten wird eine Zusage, indem Sie die Verteilung der vergangenen Zyklen betrachten und eine Zahl wählen, die in den meisten Fällen erreicht wurde. Ein Beispiel mit sechs Sprints: Das Team hat 11, 9, 13, 8, 12 und 10 Elemente fertiggestellt. In fünf von sechs Sprints wurden mindestens neun Elemente fertig, in allen sechs mindestens acht. Der Median liegt bei 10,5. Liegen 40 Elemente im Backlog, dauert es beim Median rund vier Sprints. Wer sich auf neun Elemente je Sprint stützt, braucht fünf Sprints, mit acht Elementen ebenfalls fünf. Die Aussage an die Geschäftsführung lautet dann: Fünf Sprints sind mit hoher Wahrscheinlichkeit realistisch, vier Sprints erreichen wir nur bei einem überdurchschnittlichen Verlauf.

Sechs Beobachtungen sind eine dünne Basis. Mit zehn bis zwanzig Zyklen wird die Aussage stabiler, und für längere Vorhaben simulieren Teams die Zukunft mit der Monte-Carlo-Methode: Das Verfahren zieht tausendfach zufällig Durchsatzwerte aus der eigenen Historie und zählt, in wie vielen Durchläufen das Backlog bis zu einem Datum leer ist. Das Ergebnis ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, aus der Sie die Aussage „mit 85 Prozent Sicherheit bis zu diesem Datum“ ablesen. Die Rechnung gelingt in einer Tabellenkalkulation. Voraussetzung ist, dass die Elemente ähnlich groß geschnitten sind und die Definition von „fertig“ konstant bleibt, wie im Beitrag zur Release-Planung gezeigt.

Prüfliste: Ist Ihre Kapazitätsplanung belastbar?

Die Kapazitätsplanung eines Teams ist belastbar, wenn jede der folgenden Fragen mit Ja beantwortet wird.

1. Kennt das Team seine Netto-Kapazität je Zyklus, mit Abzügen aus den letzten Zyklen statt aus Annahmen?
2. Ist ein Puffer für Ungeplantes fest eingeplant, mit einer Größe, die aus gemessenen Unterbrechungen stammt?
3. Arbeitet jede Person überwiegend in einem Team und an einem Vorhaben, sodass Kontextwechsel gering bleiben?
4. Wird der Durchsatz je Zyklus gezählt und für mindestens zehn Zyklen aufbewahrt?
5. Nennen Zusagen nach außen eine Spanne mit Wahrscheinlichkeit?
6. Wird die Zusage neu berechnet, sobald sich Teamgröße, Backlog oder Durchsatz merklich ändern?
7. Ist die Zahl gleichzeitig laufender Vorhaben im Portfolio begrenzt, sodass Teams nicht mehrere Linienaufträge parallel bedienen?

Die siebte Frage wird häufig unterschätzt. Wenn drei Bereiche je ein Drittel desselben Teams verplant haben, ist die Kapazität dreimal vergeben, und keine Technik der Teamplanung löst dieses Problem. Es gehört in die Steuerung des Portfolios, wie sie der Beitrag zum Entrümpeln des Projektportfolios beschreibt.