Unter Batch Size versteht man die Menge an Arbeit, die in einem einzelnen Durchlauf eines Prozesses bearbeitet wird. In Lean- und Agile-Umgebungen beschreibt Batch Size die Anzahl von Anforderungen, Arbeitspaketen oder Features, die gemeinsam entwickelt, getestet oder ausgeliefert werden. Kleine Batchgrößen sind ein Kernelement für schnelle Feedbackzyklen, höhere Qualität und geringeres Risiko.
Ursprung und Zweck
Das Konzept stammt aus der Lean Production und wurde im Toyota Production System entwickelt. In der Wissensarbeit wurde es durch Donald Reinertsen (The Principles of Product Development Flow) systematisch beschrieben.
Im SAFe-Kontext ist Batch Size Teil der Flow Accelerators und spielt eine zentrale Rolle in der Continuous Delivery Pipeline. Ziel ist es, durch kleinere Losgrößen den Wertfluss zu erhöhen, Risiken zu reduzieren und Kundennutzen früh sichtbar zu machen.
Kernelemente
- Kleine Batchgrößen: Kürzere Durchlaufzeiten, schnelleres Feedback, geringere Fehlerkosten.
- Große Batchgrößen: Längere Durchlaufzeiten, höheres Risiko, mehr Koordinationsaufwand.
- Zusammenhang mit WIP: Kleine Batches erleichtern die Umsetzung von WIP-Limits.
- Feedbackgeschwindigkeit: Je kleiner die Batches, desto häufiger die Lernzyklen.
- Ökonomischer Kontext: Die optimale Batchgröße hängt auch von Cost of Delay und Flow Efficiency ab – ökonomische Abwägungen sind entscheidend.
Anwendung und Best Practices
- Softwareentwicklung: Features in kleine, testbare Stories zerlegen, um schnelle Feedbackzyklen zu ermöglichen.
- SAFe PI Planning: Epics und Capabilities in Features und Stories herunterbrechen, sodass Wert in kleineren Schritten fließt.
- DevOps: Automatisierte Tests und Continuous Integration erlauben häufige, sichere Inkremente.
- Hardwareentwicklung: Statt vollständiger Prototypen werden Teilkomponenten iterativ getestet („Design-Build-Test-Zyklen“).
- Risikomanagement: Kleine Batches verringern die Wahrscheinlichkeit großer, teurer Fehler.
- Ökonomische Optimierung: Batchgrößen werden so gewählt, dass ein Gleichgewicht zwischen Durchsatz, Kosten und Kundennutzen entsteht.
Praxisbeispiele (Muster aus der Praxis)
- Software: Statt eines monolithischen Releases nach sechs Monaten werden alle zwei Wochen kleinere Inkremente ausgeliefert.
- Automotive: Fahrassistenz-Funktionen werden nicht als Komplettpaket getestet, sondern pro Komponente validiert.
- Banking: Ein neues Online-Banking-Feature wird zunächst für eine kleine Kundengruppe als Beta-Version veröffentlicht.
Kritik und Grenzen
- Nicht universell einsetzbar: In Branchen wie Bauwesen oder Großserienproduktion schwer anwendbar.
- Overhead-Risiko: Zu kleine Batches können unnötigen Verwaltungsaufwand erzeugen, insbesondere bei aufwendigen Tests oder Freigabeprozessen.
- Technische Voraussetzungen: Automatisierung und stabile Prozesse sind notwendig, um kleine Batches praktikabel zu machen.
- Missverständnisse: Batch Size wird oft als rein technisches Thema verstanden; tatsächlich ist es ein strategischer Hebel für Business Agility.
Einbettung und Kombination
- SAFe: Bestandteil der Flow Accelerators und der Continuous Delivery Pipeline.
- Little’s Law: Kleinere Batchgrößen verkürzen Durchlaufzeiten bei kontrolliertem WIP.
- Theory of Constraints: Kleine Batches helfen, Bottlenecks zu entlasten und Flow zu stabilisieren.
CALADE-Perspektive
In der Praxis sehen wir häufig, dass Organisationen zu große Arbeitspakete planen und dadurch Feedbackzyklen unnötig verlängern. CALADE unterstützt dabei, Batchgrößen sinnvoll zu verkleinern, ohne Ineffizienz zu erzeugen – z. B. durch Increment-Slicing, Training zu WIP-Limits und die Kombination mit Living Transformation®, die Teams befähigt, ihre Prozesse kontinuierlich selbst zu optimieren.
Verweise auf verwandte Glossarartikel
- Flow Accelerator – Work in Smaller Batches
- Continuous Delivery Pipeline
- Little’s Law
- WIP (Work in Process)
- Theory of Constraints
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