La ley de Little (por la primera persona que la enunció John Little, 1954), conocida como Teoría de colas o Líneas de espera, usada para calcular el rendimiento de los sistemas ofrece múltiples aplicaciones.
La ley enuncia lo siguiente: el número medio de usuarios «N» que hay en un sistema (durante un tiempo determinado) es igual a la velocidad media «V» a la que entran en el sistema multiplicada por el tiempo medio «T» que están dentro.
N = V × T.
Aunque parece intuitivamente fácil, hay que destacar que la relación no está influenciada por la distribución del orden de llegada, cómo se atiende a los usuarios o prácticamente cualquier otra cosa.
Visualización de tareas en un sistema mediante Jira
Por ello se puede aplicar a cualquier sistema que procese cosas, y a sistemas dentro de otros sistemas. Los únicos requisitos son que el sistema sea estable y no preventivo.
Es usada en sistemas informáticos, para calcular plazos de entrega de trabajos o pedidos, para saber cuanto tiempo un cliente tiene que esperar a ser atendido en una caja de un supermercado…
Ley de little en la gestión del trabajo
Yo descubrí esta ley oyendo un vídeo sobre Kanban de Jerónimo Palacios en la Coferencia Agile Spain 2016 hablando sobre la relacion directa entre nuestro lifetime, el trabajo existente en curso y la capacidad de entrega. De ahi me puse a aprender un poco más sus aplicaciones.
En concreto, se usa para estimar los plazos de entrega de un equipo de trabajo (o los plazos de entrega de pedidos de una tienda). En este caso la ley se puede enunciar así:
El plazo medio de entrega de trabajos T de un equipo en régimen estable es igual al número medio de trabajos en curso, N, dividido por la velocidad media de llegada de nuevos trabajos, V. T = N / V.
Por ejemplo, si un equipo está desarrollando de media N=15 peticiones y recibe una media de V = 3 peticiones/semana entonces sabemos que el plazo medio de entrega será de T = N / V = 15 / 3 = 5 semanas.
Lo destacable es que los plazos no dependen de cuánta gente haya en estos equipos de trabajo, aunque el punto de saturación si depende de esto: cuanta menos gente más rápido llegaremos a la saturación, y entonces la ley dejará de ser válida.
Estos tiempos son también útiles para saber si un equipo puede aceptar más trabajo: si se cumple la ley de Little entonces no estarán saturados (habrá «hueco» para darles más trabajos), pero si la ley no se cumple significa que el equipo estará saturado, rindiendo peor que en régimen de funcionamiento estable.
Si quieres saber más sobre la Ley de Little
- Artículo publicado por John Little y Stephen C. Graves, en 2008, donde se explica la ley de forma formal, pero fácil de leer y divertido.
- Artículo estricto por Little para celebrar el 50º aniversario de la ley donde repasa los avances e implicaciones de la ley en los últimos añoscon y muestra ejemplos de aplicaciones.
- Extenso artículo donde se explica la Ley de Little con varios ejemplos detallados