Control Chart

The Control Chart is the second report available for Kanban boards in Jira.

• The Control Chart shows the Cycle Time (or Lead Time) for the issues on your board. It takes the time spent by each issue in a particular status (or statuses) and maps it over a specified period.

• The average, rolling average, and standard deviation for this data are shown.

• A Control Chart helps you identify whether data from the selected timeframe can be used to determine future performance. The less variance in the cycle time of an issue, the higher the confidence in using the mean (or median) as an indication of future performance.

• You can use the Chart to analyze past performance in a retrospective and set targets for your team, or provide stakeholders visibility into your team's performance

• Or measure the effect of a process change on your team's productivity

제어 차트는 Jira에서 칸반 보드에 사용할 수 있는 두 번째 보고서입니다.

• 제어 차트는 보드에 있는 이슈의 주기 시간(또는 리드 타임)을 보여줍니다. 특정 상태(또는 상태)에서 각 이슈가 소요된 시간을 가져와 지정된 기간 동안 매핑합니다.

• 이 데이터의 평균, 롤링 평균 및 표준 편차가 표시됩니다.

• 제어 차트는 선택한 기간의 데이터를 사용하여 향후 성과를 결정할 수 있는지 여부를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이슈의 주기 시간에서 분산이 적을수록 평균(또는 중앙값)을 미래 성과 지표로 사용하는 데 대한 신뢰도가 높아집니다.

• 차트를 사용하여 과거 성과를 회고적으로 분석하고 팀의 목표를 설정하거나 이해 관계자에게 팀의 성과에 대한 가시성을 제공할 수 있습니다.

• 또는 프로세스 변경이 팀의 생산성에 미치는 영향을 측정할 수 있습니다.

Let’s review this sample Control Chart.

1. On the lower left, you can choose one of the predefined timeframes – such as past week, past month, past 3 months, etc. – or choose your own custom range. All the calculations (average , median, etc.) will be performed on the set of data from your selected timeframe.

2. On the lower right, you can refine the report by selecting fewer or more columns, or swimlanes or quick filters. For example, let’s say that this chart shows the average for all issues on the board, but you only want to see the cycle time for issues where the Priority is Blocker or Critical. You can create a quick filter to show only those issues and then use it to refine the report.

3. The narrower the standard deviation (the light blue shaded area), the better the predictability of cycle time. You want to aim to narrow the standard deviation through process improvements.

4. Here, we see a decreasing rolling average which indicates a process improvement and increased throughput.

5. Outlier issues are those which fall far outside the average cycle time and standard deviation, such as this one at the top. You can click on the dot to see the issue details. You may wish to investigate the cause to reduce such issues in the future.

이 샘플 제어 차트를 검토해 보겠습니다.

1. 왼쪽 하단에서 지난 주, 지난 달, 지난 3개월 등 미리 정의된 기간 중 하나를 선택하거나 사용자 지정 범위를 선택할 수 있습니다. - 또는 사용자 지정 범위를 선택할 수 있습니다. 선택한 기간의 데이터 집합에 대해 모든 계산(평균, 중앙값 등)이 수행됩니다.

2. 오른쪽 하단에서 열을 더 적게 또는 더 많이 선택하거나 스윔레인 또는 퀵 필터를 선택하여 보고서를 구체화할 수 있습니다. 예를 들어, 이 차트에 보드의 모든 이슈에 대한 평균이 표시되어 있지만 우선순위가 차단 또는 중요인 이슈의 주기 시간만 보고 싶다고 가정해 보겠습니다. 이러한 이슈만 표시하도록 퀵 필터를 만든 다음 이를 사용하여 보고서를 세분화할 수 있습니다.

3. 표준 편차(하늘색 음영 영역)가 좁을수록 주기 시간을 더 잘 예측할 수 있습니다. 프로세스 개선을 통해 표준 편차를 좁히는 것을 목표로 할 수 있습니다.

4. 여기에서 롤링 평균이 감소하는 것을 볼 수 있는데, 이는 프로세스 개선과 처리량 증가를 나타냅니다.

5. 이상값 문제는 상단의 문제와 같이 평균 주기 시간 및 표준 편차를 크게 벗어나는 문제입니다. 점을 클릭하면 문제 세부 정보를 볼 수 있습니다. 향후 이러한 문제를 줄이기 위해 원인을 조사할 수 있습니다.