A Lei de Little é um teorema sobre a previsibilidade do fluxo de entrada e saída de um sistema e sua capacidade de oferta absorver variações de demandas aleatórias, previsíveis estatísticamente, através de um sistema de medidas.
Criada na década de 60 por John Little, professor do MIT.
A questão de previsibilidade de demandas e efertas na teoria de sistemas e na ciência empresarial é um desafio e diferencial competitivo em várias perspectivas.
Está relacionada à parametrização, modelagem, simulação e estudo dos tradeoffs entre parâmetros de um sistema e relação de compromisso, entre variáveis de demanda e oferta.
A lei de Little é um teorema universal em sistemas estocásticos.
É pedra fundamental para basear: estatísticas, histórico de dados, amostragem, parametrização, padronização, previsão de indicadores, acordos, padrões de qualidade, padrões de níveis de serviço, faixa de operação de serviços, níveis de de sobrecarga e ociosidade, dimensinamento de recursos, força de trabalho, criação e gestão de escala, medidas e monitoramento de tarefas e operações.
É necessário parâmetros e métricas ágeis, simples e fáceis de serem implementadas.
Lei de Litlle … L= λ x W
Onde:
L … Load
carga de trabalho
trabalho em andamento
quantidade de serviço no sistema
fila de atendimento.
Throughput … índice de vazão média …
taxa de chegada de serviço que entra no sistema (empresa).
taxa de serviço que sai do sistema (empresa)
medida de produtividade.
baseado em histórico de ocorências.
permite calcular o tempo de entrega para um projeto com “n” demandas
quantos produtos ou serviços podem ser entregues nu período de tempo.
medir frequência e capacidade de entregas.
comparar similaridades ou capacidades entre sistemas, equipes e empresas.
medir o prazo de entrega de um projeto de uma quantidade determinada de demandas.
capacidade de produção por período de tempo.
Lead Time …
Tempo de aprovisionamento ou ciclo.
Período entre o início de uma atividade, seja ela produtiva ou não, e o seu término.
Conjunto de tempos de serviço, dos vários estágios de uma tarefa, ou das várias tarefas de uma atividade.
Confiabilidade do projeto
Eficiência de produção
Padronização de atividades, produtos e serviços … quantificação e previsão de oferta para tipos de demanda / serviço / produto.
facilitar o cálculo de W,
Exemplos de perguntas e tradeoffs que a Lei de Little ajuda a responder de forma prática para dimensionar e gerenciar sistemas estocásticos:
- Como representar um sistema de produção numa única fila, de forma simples, que todos entendam?
- Como representar um sistema de produção com várias filas, num outro, mais simples, com uma única fila?
- Quais são os efeitos num sistema de “n” filas em série quando existe um”problema de desempenho” numa fila?
- Idem para um sistema de n filas paralelas?
- Quais são os tradeoffs entre níveis e garantias de serviço, filas, situações de ociosidade e sobrecarga?
- Como deve ser o “plano de referência” para cada um desses casos?
- Qual o plano de recorrência geral para problemas de congestionamento nas filas?
- Como comparar o desempenho um sistema de filas de diferentes estruturas?
- Qual o objetivo de criação de filas paralelas?
- O que é melhor poucas ou muitas filas? Quais os tradeoffs envolvidos?
- Como dimensionar a serialização e paralelização de filas?
- Qual o efeito da retirada ou inclusão de um servidor num sistema de filas?
- Quais são os prós e contras entre concentrar filas ou recursos num único ponto ou distribuir por vários pontos e filas?
- Qual a relação ou tradeoofs entre SLAs, NS, Qualidade de Serviço, Tamanho e Tempo de Fila e Satisfação?
- Como amarrar SLAs, NS, tamanho e tempo de fila?
- O que é mais importante, o tamanho da fila ou o tempo de espera na fila? Como rellacioná-los?
- Qual calcular a meta do tempo máximo na fila?
- etc.
