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| Equipo ante el tablero de riesgos |
Uno de los eventos de revisión del
ciclo de eventos de Kanban que se introduce en el
nivel 2 del modelo de madurez Kanban (KMM) es la
Blocker Clustering, o agrupación de bloqueos. Su propósito es analizar los principales motivos de los bloqueos y su impacto en términos de retrasos, para comprender y mitigar los
riesgos que hay detrás de éstos.
El evento se establece con una periodicidad mensual con una duración máxima de 1 hora, y al que asisten representantes y la dirección del
equipo, y opcionalmente un facilitador.
Los bloqueos que se tratan en el evento se recopilan a lo largo del periodo en tarjetas a tal efecto, incluyen al menos fecha de inicio y finalización, así como el motivo.
Estos se clasifican en un
tablero por fuente/motivo de bloqueo y se analiza de cada categoría el intervalo de tiempo que ha llevado resolverlos:
- Identificar riesgos
- Identificar probabilidad e impacto
- Análisis de causas raíz
- Identificar acciones de resolución, gestión, mitigación o aceptar el riesgo (ROAM)
- Analizar cada riesgo
- Agrupar riesgos de acuerdo con las acciones: resolución, gestión, mitigación o aceptar el riesgo (ROAM)
- Definir acciones que posiblemente afecten a las políticas y las clases de servicio
El evento se establece con una periodicidad mensual con una duración máxima de 1 a 2 horas, y al que asisten SDMs (Service Delivery Managers) de diferentes sistemas
Kanban, opcionalmente un facilitador y cualquiera de los
equipos con información sobre los bloqueos recientes.
Temas a cubrir en la Risk Review:
- Revisar clases de servicio
- ¿Siguen siendo apropiados? ¿Están siendo utilizados? ¿Hemos hecho excepciones?
- ¿Hay un nuevo patrón? ¿Necesitamos una nueva clase de servicio?
- Revisar bloqueos
- Priorizar las acciones de mitigación y reducción basadas en el análisis de grupos de bloqueos
- Revisar las políticas de cobertura de riesgos
- Considerar si la demanda observada recientemente se ajusta a los patrones históricos, y si la asignación de capacidad sigue siendo apropiada
- Revisar las políticas de modelado de la demanda
- ¿Deberíamos ajustar las políticas que dividen la demanda en servicios dependientes o compartidos?