Erfolgreiche ICT Services mit Lean Six Sigma

Transkript

1 Erfolgreiche ICT Services mit Kunden- orientierung s Thomas M. Fehlmann Euro Project Office AG E: info@e-p-o.com H: Aufwand- Prozessschätzungen Metriken 1

2 Dr. Dr. Thomas Fehlmann 1981: Dr. Math. ETHZ 1991: for Software Black Belt 1999: Euro Project Office AG, Zürich 2001: Akao Price 2001 for original contributions to QFD 2003: SwissICT Expert for Software Metrics, SwiSMA 2004: QFD Architect QFD Institute Deutschland 2007: CMMI for Software Level 4 & : Net Promoter Certified Associate 2012: Galorath Partner SEER for Software 2013: IntLock emetrics Partner & Distributor 2

3 Agenda The Internet of Things Intelligente Devices? Was ist gute Software? Go to the Gemba! 3

4 Agenda The Internet of Things Intelligente Devices? The Internet of Things Was ist gute Software? Go to the Gemba! 4

5 The Things 5

6 Was ein Arduino so alles kann Überwachen Alarmanlage Sensoren Steuern Licht ein/ausschalten Ofen vorheizen Regeln Herdplatte Zutritt Kommunizieren mittels Shields Via Bluetooth mit SmartPhone Via WLAN mit Web Server 6

7 Was macht eine Apps? Daten anzeigen Aus einer Datenbank Mittels Suchparametern Daten erfassen Logistik, Verbräuche Vorlieben, Wünsche Incentives für Besucher Clubeintritte, Restaurants Geodatenorientiert Kommunizieren Nutzer finden sich Sonderangebote Werbung, Marketing Wenig Daten Viel Spass! 7

8 Wo braucht man Apps? 8

11 Are you happy? Really? 11

13 Agenda The Internet of Things Intelligente Devices? Intelligente Devices? Was ist gute Software? Go to the Gemba! 13

14 funktionen P NP Cost-Driver Estimations CD PD Understanding Customer's Voice VoC NPS Non-Polynomial Functions: not computable in predictable amount of time e.g., Weather, Climate Change Functions x y Detecting Extra-solar Planets Orbit Star Ripping Audio or Video mp3 Sound Test Coverage App Test VoC linear Quality Function Deployment VoE VoC Test Coverage Unit Test VoE 14

15 Analyse und intelligentes Verhalten Convergence Gap Expected Response of the Process Success Criteria ICT Service Goals Target y 1 Target y 2 Target y 3 Target y 4 Analysis of Targets Achieved Response of the Process Implemented Services The Response Enthusiastic Users Ax The Controls Control x 1 Control x 2 Control x 3 Control x 4 Control x 5 15

16 funktionen und : Das Ziel y ist bekannt Qualität ist immer linear Dr. Walter Wintersteiger Wenn A linear ist, dann kann man A als Matrix darstellen, genau wie in Akao s Quality Function Deployment (QFD) Für positiv definites A: Lösung der Gleichung y = Ax mit prinzipalem Eigenvektor t der quadratischen Matrix AA Satz von Perron-Frobenius Das Problem: y = Ax Prinzipaler Eigenvektor: AA t = λt Normierung: λ = 1 Lösung: x = A t Convergence Gap: Ax y 16

17 Functional User Requirements Beispiel: QFD für Software Topics Attributes Attributes Priority Prepare FUR1 Propose Standard Destinations FUR1.1 Enter home stations Functional FUR1.2 Validate User with Requirements Ticket Shop 0.63 Buy Ticket FUR2 Find Nearest Boarding Station FUR2.1 With GPS, locate nearest station FUR2.2 that's being served 0.41 FUR3 Process Payment FUR3.1 Using predefined payment options FUR3.2 Traceable in Ticket Shop 0.45 FUR4 Issue Ticket FUR4.1 Get a valid ticket FUR4.2 with settings from Ticket Shop 0.33 Ride FUR5 Show Ticket FUR5.1 Display the acquired ticket FUR5.2 while it's valid 0.35 Gib mir ein Billett, aber subito! Ohne lange zu fragen, wenn ich einfach nach Hause will! Business Drivers CN1 Have Ticket to Ride 0.51 CN2 Use Standard Settings 0.80 CN3 Buy with Few Clicks 0.32 Solution Profile for Functional User Requirements 0.10 Convergence Range 0.20 Convergence Limit y x Propose Standard Destinations FUR1 Find Nearest Boarding Station FUR2 Process Payment FUR3 Issue Ticket FUR4 Show Ticket FUR5 Effective Profile Anzahl Data 7 3 4Movements Ax Convergence Gap Confidence Interval 93% 17

18 Gib mir ein Billett, aber subito! Ohne lange zu fragen, wenn ich einfach nach Hause will! Die Ticket Apps 10 Entry (E) + 7 exit (X) + 1 Read (R) + 1 Write (W) = 19 CFP Trigger App User Find Route GIS Application Phone's GPS System Clock Standard Stations Ticket Shop 1.// Ask App for a Ticket 2.// GPS Coordinates Prepare 3.// Date & Time 4.// Ask GIS 5.// Nearest Boarding Station 6.// Add New Destination 7.// Check whether Destination Exists 9.// Record Destination 8.// Confirm Destination 10.// Propose Destinations 11.// Proposed Destinations 12.// Select Destination 13.// Request Ticket 14.// Send Pricing Proposal 15.// Proposed Price 16.// Confirm Price 17.// Confirm Transaction 18.// Issue Ticket 19.// Show Ticket 18

19 Messen statt Schätzen Messung der Data Movements Zählen der durchlaufenen Sequenz im Diagramm Pro Functional User Requirement (FUR) Keine QFD Workshops nötig ausser für Prediction Messung der Testabdeckung Zählen der durchlaufenen Sequenzen im Diagramm Gleiche Messvorschrift für funktionale und für Testabdeckung E X 1. // Data Movement 8. // Data Movement 2Entry (E) + 3 exit (X) + 1 Read (R) + 3 Write (W) = 9 CFP App User FuncProc Data Store FuncProc W R E X X W 2. // Data Movement 3. // Data Movement 4. // Data Movement 6. // Data Movement 7. // Data Movement? 9. // Data Movement 10. // Data Movement W 5. // Data Movement Count Functional Size according ISO/IEC ( COSMIC ) Application Test Case Size = 4 19

21 Agenda The Internet of Things Intelligente Devices? Was ist gute Software? Was ist gute Software? Go to the Gemba! 21

22 Was zeigt unsere Ticket App? Viel, viel weniger Funktionalität als bei Web Applikationen! Kann nur jetzt gerade ein Billett Keine Zonen, keine Mitfahrer Geodaten-basiert schaut nach, wo man gerade ist Kein Muda ( 無駄 )! SBB Konzernseite 22

23 Innovation Weniger Funktionalität ist das einfachste Innovationsprinzip! Was ist ein Fernseher ohne Schirm? Lastwagenfahrertauglich! Was ist ein Laptop ohne Tastatur? Ein Tablet! Was ist ein Telephon ohne Voice? WhatsApp! 23

24 Das Problem dabei: 24

26 Agenda The Internet of Things Intelligente Devices? Go to the Gemba! Was ist gute Software? Go to the Gemba! 26

27 Go to the Gemba Der König zog die Schuhe an und ging hinunter zum Platz, wo sich die Schweine in der prallen Sonne suhlen 27

28 Net Promoter Umfrage The Ultimate Question : Wenn ein Freund oder Bekannter Sie frägt: Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie Ihm oder Ihr unseren Ticket Shop empfehlen? Auf einer Skala von 0 (sicher nicht!) bis 10 (100%ig!) Sicher nicht! Warum wählten Sie diese Wertung? Unwahrscheinlich Unentschieden Wahrscheinlich Aber sicher! Bitte um eine kurze Begründung 28

29 Net Promoter Score Sicher nicht! Unwahrscheinlich Unentschieden Wahrscheinlich Aber sicher! Detractors Neutrals Promoters Net Promoter Score = %Promoters %Detractors NPS = 40%: Alles in Butter NPS = 0%: Sturm im Anzug NPS < 0%: Alle Mann von Bord! 29

30 Auswertung einer NPS Umfrage Net Promoter Score Surveys Wie wahrscheinlich ist eine Empfehlung? Frage nach den Gründen, offen! Klassifiziere die erhaltenen Antworten nach den meistgenannten Customer s Needs, im Fall unserer Ticket App: CN1: Have Ticket to Ride CN2: Use Standard Settings CN3: Buy with Few Clicks Zähle! Total der klassifizierten Antworten Positiv vs. Negativ 30

31 Auswertung einer NPS Umfrage NPS Profile Customer Segments NPS Profile NPS CS1 Pendler/Business % CS2 Privatbesuch % CS3 Shopping % CS4 Freizeit % 0.4 Anzahl klassifizierter Antworten Anzahl positiver Antworten Customer's Needs Importance Function NPS Profile Customer's Needs Have Ticket to Ride Use Standard Settings Buy with Few Clicks Explained Profile Customer's Needs Satisfaction Function NPS Profile Customer's Needs Have Ticket to Ride Use Standard Settings Buy with Few Clicks Explained Profile Customer Segments CN1 CN2 CN3 CS1 Pendler/Business CS2 Privatbesuch CS3 Shopping CS4 Freizeit Solution Profile for Customer's Needs Convergence Gap Convergence Range Confidence Interval 0.30 Convergence Limit 94%! Customer Segments CN1 CN2 CN3 CS1 Pendler/Business CS2 Privatbesuch CS3 Shopping CS4 Freizeit Solution Profile for Customer's Needs Convergence Gap Convergence Range Confidence Interval 0.30 Convergence Limit? 92% 31

32 Neue Ziele erkennen Customer's Needs - Profile Combined from NPS Survey Negative Zufriedenheit wird exponentiell gestreckt! Customer's Needs Management Adjustments Importance Satisfaction Gap NPS Profile S Help Desk CN1 Have Ticket to Ride * CN2 Use Standard Settings * CN3 Buy with Few Clicks * Vergleich Wichtigkeit mit Zufriedenheit Hier generell ungenügend! Man kann auch strategische Ziele hineinbringen Um neue Nutzergruppen gezielt anzusprechen, oder Rechtlichen Randbedingungen zu genügen 32

33 Analyse und intelligentes Verhalten Gib mir ein Billett, aber subito! Expected Response of the Process Ohne lange zu fragen, wenn ich einfach nach Success Hause will! Criteria ICT Service Goals Target y 1 Target y 2 Target y 3 Target y 4 VoC / NPS Messung der Funktionalen Grösse bestehender Software! Analysis of Targets QFD Function Control x 1 Convergence Gap The Response The Controls Welche Funktionalität ist kritisch? Auf welche kann man verzichten? Find Relevant Controls Control x 2 Control x 3 Achieved Response of the Process Kundenfeedback verbessert? Implemented So wie prognostiziert? Services Enthusiastic Users Welche Verbesserungsmassnahmen braucht es, um die kritische Funktionalität zu erhalten? Control x 4 Control x 5 Achievements Innovate & Implement Wie hat sich der VoC / NPS 33

34 Ausblick Software steckt überall drin Mit ISO ist Software sehr einfach zu messen Damit erschliesst sich der Software-Erstellungsprozess einem Six Sigma Ansatz Produkte ohne Software und ICT gibt s nicht mehr viele Sogar in Hotellerie und Medizin steckt ICT in der Wertschöpfungskette heftig mit drin funktionen wie in DfSS verändern die Metrologie Grundlagen sind der Fast Fourier Transform FFT (Gauss 1805; Runge 1903; Cooley-Turkey 1965; Sony 1977) Man braucht gar keine Umfragen mehr Eigentlich reicht es, Social Media zu verfolgen 34

35 Fragen? 35