工程師從技術轉管理,談何容易!

技術轉管理是多數工程師對自己的職業規劃路線,相信我們最可愛的嵌友也不例外,但是邁入管理層以後,是不是真如自己想象得那麼一帆風順呢?其實談何容易。。。

看看下面我和小張的對話,希望能幫助到準備或者已經轉管理的你!

半年前,我認識了小張。小張剛剛升了技術總監,手底下管着五十幾號人。我這邊正恭喜小張高升呢,小張卻長嘆一聲:

“大師,還是寫代碼輕鬆啊,技術管理太難了。如今這些開發不比我們當年,活佈置下去就沒動靜,到了交付日問他幹完了嗎,他就找一大堆理由,沒一次按點交付的。平時混一天是一天,彼此還不服,總覺得老子天下第一,在座的都是垃圾。”

“那你可以考慮試試工時管理。”

“嗯?工時管理是什麼?”

工時管理是什麼?

工時管理源自於人力資源的時間管理,是一種歷史悠久的傳統管理手段,後來被研發管理借鑑出來,應用到各種開發實踐中。

工時是員工記錄自己花費在每個任務上的時間,在不同的管理系統裏有着不同的稱呼。例如JIRA中叫“Time Spent”,TAPD中稱爲“花費”,微軟叫“問題解決時長”。無論叫什麼,本質上都是人力資源成本的一個度量單位,是一個“具體的人和一段時間”的關聯。

工時管理是圍繞着工時建立起一整套管理方案,幫助團隊從被動接受到主動承諾、主動管理、持續改進的這樣一種方法。

歐美很多企業都要求研發團隊記錄工時,記錄工時這個功能也在研發管理工具中成爲必備功能。微軟、Google、Facebook等都要求研發人員記錄自己解決問題的時長,甚至對於很多創業公司、高度敏捷團隊,大家可能連需求文檔都不寫,但卻會認真記錄解決問題時長。

“這麼神奇?這是什麼原理?”

原理是什麼?

因爲一個人一天的工作時間是有限的,這些有限的時間做出來的產出也是有限的。

工時管理的原理,就是要求員工記錄每個問題自己投入的時間長度,然後通過人和事兩個維度分析,來發現問題。

對人,可以評估員工表現,找到優秀員工,聚焦管理資源;對事,可以實現有效預估,和過程中的自主管理。

“聽着挺有意思,那我要怎麼做呢?”

“你呀,要先從讓大家寫日報開始……”

寫日報咯!

小張聽得兩眼放光,回去就讓團隊每天提交日報。

小張手下有三個研發經理,老王資格最老,很是憂慮,“咱們團隊都是敏捷型團隊,寫日報是不是太嚴格了?”。

這種態度小張早有預料,讓老王現場說說,自己團隊每個成員都在幹啥。老王開始還能大概說說,問細了就完全不知。

“老王啊,你們天天跟團隊在一起,都不知道他們每個人天天在幹啥,你說,這團隊還能好麼?”

老王很感慨,其他兩個研發經理也點頭,於是第二天,研發團隊正式開始提交日報。

小張要求每個開發人員在日報裏要寫清楚,自己每天干了啥,每件事情用了多少時間。

實施兩週以後,小張又來找我。

“日報推下去了,大家最開始還挺新鮮,現在又回到老樣子。而且團隊內部逐漸有了抱怨,任務管理系統裏要更新任務狀態,還要天天寫日報,同樣的事兒兩個地方做兩次,太浪費時間“。

“如此這般、這般如此……”

日報變工時

小張與開發經理們碰頭,這個日報怎麼樣?老王撓撓頭,“你說有用是有用,每天看看每個人的總結挺好的,也能發現點兒問題,就是大家覺得太麻煩,兩頭記錄。”

“怎麼改合適?”

“反正開發人員每天都要關任務,乾脆關任務的時候把工時記上得了,我看系統裏的工時日報就可以了。”

“好呀!”小張順水推舟,“但是,一個任務當天幹不完,他的日報裏不就少了這個事兒嗎?”

“那就要求甭管幹完沒幹完,每天至少記一下,這樣天天都全了。”

“就這麼幹!”

第二天,團隊宣佈,不用寫日報了,只要每天記錄工時就行了,團隊很高興,當場鼓掌。

研發管理源數據主要可分爲兩類:資源數據和資源活動數據。數據分類清晰,可以促進全面地收集數據和合理地存儲數據。便於後期數據的分析彙總。

     一是資源數據,例如人、組織結構、知識信息等。此類數據變更頻率比較小。資源數據最好能全面記錄。但受限於法律規定或信息獲取手段等,數據的完整性不一定能保證,這裏就需要把握一個度,通過長期的堅持和積累,實現數據的不斷豐富。

    二是資源活動數據,比如開發過程數據、測試過程數據、投產過程數據,生產問題解決數據等,此類數據的記錄往往是比較缺乏的。爲了更好地保留研發管理活動所帶來的資源活動數據,需要建立嚴格的管理流程和制度, 並配以相應的技術手段,實現活動過程的即時記錄。

  ——摘自《研發精益數字化管理》

延期?逾期?

小張最討厭的事兒就是項目延期。

有幾次大的延期導致客戶非常不滿,小張覆盤發現,主要問題都在產品和開發這裏,前面一拖,後面就只能跟着拖,越拖越遠。小張嘗試過要求開發經理保證交付不延期,效果很差。

兩週後,小張又來找我。

“大師,您不是說工時管理能有效防止延期嗎?快教教我,下面該咋幹?”

“首先啊,你口中的延期,其實是逾期……”

延期,是指將約定的交付日期向後修改。

逾期,是指在約定的交付日期無法交付。

二者之間的關鍵區別是:延期是雙方溝通後的共識,進度風險已經得到識別和控制,雙方都已接受;而逾期則是單方面行爲,並沒有提前通知客戶進度風險。

“可是這什麼關係呢?不都是沒辦法按期交付嗎?

“要治療延期,要先治逾期,都不逾期了,延期就好控制了。”

“那怎麼治逾期呢?”

“考覈什麼,得到什麼,先學美國大使館,發佈一組逾期數據再說。”

逾期排名

小張回去就翻歷史數據,把過去一個月各個團隊的需求逾期情況統計了出來,找研發經理一起過。

大家一看,老王團隊的逾期率最低,小趙團隊的最高。

第二天,小張發佈了各團隊逾期排名,強調減少逾期是現在工作的重中之重,務必要在這個季度,把逾期率降低到10%以下!

小張點名表揚老王團隊逾期率低,希望老王團隊再接再厲,其他團隊要向老王團隊學習。

這下七嘴八舌說啥的都有,有不服的,有得意的,有懵的。

過了一週,老王主動找到小張。

“張總,我有個建議,可以減少逾期率,就是推廣起來有點難度。”

“別有顧慮,有建議直接提”

“你看工時記錄的這地方啊,還有個預估剩餘時間,我琢磨着可以用起來……”

餘量估算

小張給我打電話,瞭解了一下估算該怎麼搞。

實現估算也很簡單,每個開發人員在填寫工時的時候,要對這個任務剩餘的工作時長進行評估,填寫到“預估剩餘時間”裏去。

如果剩餘時間超過了到期日,就說明這個任務幹不完,這時必須上報研發經理。

一週後。

“效果怎麼樣,小趙,你那邊好像又延期了,什麼情況,爲啥沒提前發現?”

小趙哭喪着臉:“估算是估算了,可大家都是按系統設定的剩餘時間填了,壓根沒主動思考剩多少時間,等到幹不完了的時候才上報。”

老王想了想:“我們是不是可以做個案例教育團隊,強調認真估算的重要性。”

小張搖搖頭:“要做,但只教育是不夠的,現在是你們三個身上揹着逾期率,但是開發人員自己沒有背,壓力沒有傳遞下去。”

老王眼睛亮了:“給開發人員做個逾期排行?”

“對,但是隻限於團隊內部使用,不對外公開比較。”

“我們試試!”

內部排行

各個團隊統計了每個任務的逾期情況,拿着數據挨個找開發人員確認逾期原因。大家確認基礎數據沒問題以後,各團隊發佈了逾期排行。

小張把研發經理們叫一起,都拿出自己部門的排名過一過,看看誰靠譜、誰不着調。和大家的主觀印象基本一致,靠譜的就是大家常說好的,不着調的基本也是大家覺得有問題的。

咬不準的主觀印象,一個逾期排名就說明白了。

兩週後,逾期率降低到10%以下。

小張:“效果不錯。”

小趙困惑:“張哥,這不就是把逾期變成延期了嗎?他們來找我說幹不完,我也只能延期呀。”

老王皺眉:“我覺得大家預估得更謹慎了,能不能幹完也都更上心了,就是產品那邊覺得咱們估算時間有點保守。”

“是啊,逾期問題解決了,生產效率問題還在,得找大師聊聊去。”

過去,我們的大部分研發管理是依據經驗管理,現在的市場競爭環境與過去相比發生了很多變化,因此研發的管理也需要隨之變化,而僅僅依據經驗作出的判斷往往會有很高的風險。沒有數據的企業就像沒有昨天、沒有歷史一樣,曾經犯過的錯誤還會犯,曾經繳納的“學費”還要繼續去繳;沒有數據支撐,管理者就無法做到精準定位問題,無法進行精細化管理。

     數字化管理可以量化管理研發團隊和研發個人的工作過程、工作成果;可以精準分析效率、質量、成本、收益等內容,發現研發行爲與工作成果之間的關係以及其中存在的問題,然後根據分析結果來制定改進管理方案,促進優化資源配置、改善工作的方法工具、改善管理流程、提高研發效能。

  ——摘自《研發精益數字化管理》

預估太保守?

小張call過來:

“大師,我們逾期率幾乎沒了,但是大家的預估越來越保守,這個怎麼破?”

“預估,看的是準不準。不管保守還是樂觀,總歸是不準。”

“那怎麼才能準呢?”

“分兩步走,第一步,要度量準不準;第二步,要給團隊賦能,教他們怎麼評估。”

“怎麼度量準不準呢?”

“看任務第一次預估的時間和實際交付的時間,他們的差就是準不準的‘度’。”

“明白了,那怎麼才能評估得更準呢?”

“這個嘛,就得細說說了……

精確預估

小張回去就折騰起預估差異率,數據出來幾位研發經理一看,差異率都在30%以上。

老王:“預估是老大難問題,不好估啊!”

小張:“把數據拿出來,看看能有什麼發現。”

他拿出一張圖,這個圖將所有任務的實際投入彙總,以人時爲橫軸,任務個數爲縱軸,展示了所有任務的成本分佈。

小趙一看就說:“1人天以下佔50%,1-2人天佔30%,2人天以上佔20%,這三個臺階多明顯!

老王:“我們可以把第一個階段的任務叫‘簡單’,第二個叫‘一般’,第三個叫‘複雜’,這樣就能給任務分級了。”

“但是怎麼能識別出來一個任務是哪個級別呢?”

小張:“把大家組織起來自己看這些任務,讓團隊自己總結總結經驗。”

於是,小張組織研發團隊各自面對自己的歷史數據,對每個級別的任務特點進行總結,總結的結果收集起來,作爲每個團隊的任務分級指南。

實施兩週,效果明顯,差異率下降到20%左右。老王主動要求團隊每個月總結一次這個預估手冊,持續提升預估準確性。

過了一個月,我見到小張,小張已經不愁眉苦臉的了。

“現在幹活沒啥大問題了,但是這都年中了,得刺激刺激大家。”

 測量要有明確的目標,通過目標來引導方向,圍繞目標制訂測量計劃。測量要結合數據分析,通過分析可以使研發管理的人、事、物之間建立關聯,如果沒有後續的跟蹤分析,測量得到的數據就會失去價值和意義。

     1、分類分析法

     分類分析法是根據數據對象的特點對其進行分類,再進一步分析,從而進一步挖掘事物的本質的方法,如圖2-20所示。

      當數據分析的對象數據規模很大時,我們可以按照其特點和屬性歸類,使類內的對象差異小,具有共性;類間的對象差異大,具有個性,那麼我們就可以對數據對象的幾個類別進行分析。這樣,分析工作的難度和強度都會大大降低。這就是分類分析的價值所在,用類別代替個體,使複雜的事情簡單化。

——摘自《研發精益數字化管理》

績效評價

工時管理能夠用來對每個人進行績效評價。

關注兩個指標,一個叫投入產出比,一個是飽和度。

投入產出比 = 任務規模 / (能力 * 工時)

飽和度 = 工時 / 應出勤時間

這兩個指標互爲矛盾指標,簡單說,如果幹不出活,還想投入產出比高,就只能少記工時,但是這樣的話,飽和度就低。

具體計算時,參數可以這樣設置:

任務規模可以根據之前的“簡單、一般和複雜”分別對應1、2、5。

能力可以按照職級分別指定,與各個職級平均薪資成比例,比如T3=3,T4=5,T5=7,T6=9。

應出勤時間就是按照考勤系統的數據統計出來工作時間即可。

這兩個指標,加上之前的逾期率和預估準確率,分別配上權重,就可以得到績效評分了。

績效排行

小張回去就拿數據統計了一圈,做了團隊排名和個人排名,找大家一起參詳結果。

小趙一看:“我怎麼又排最後?我太難了!”

老王嘿嘿一笑:“這排名有意思,你看丁丁,是我們的好員工,投入產出比這麼高。你再看亮亮,幹得好像挺多,都是簡單的事兒,級別這麼高還拈輕怕重,投入產出比這麼低。”

小趙也來了精神:“我的團隊這飽和度成問題啊,怎麼這麼低?回去得好好教育教育他們,都以爲少寫點兒時間就萬事大吉了?”

老王建議:“現在還是初期,我建議把飽和度的重要性稍微調高點,鼓勵大家多記錄,等大家飽和度都上來以後,再往下降降。”

工時績效試運行了一段時間、給予團隊足夠適應期之後,下半年,小張團隊發佈了績效排名。

針對前三名員工,小張做了個流動獎章,並且每個月獎勵1000元。

第一名的團隊有流動紅旗,獎勵活動經費3000元。

部門士氣爲之一振,打了雞血一樣的搶紅旗、搶獎章。

對吊車尾深惡痛絕的小趙,硬是給弟兄們扇風鼓勁兒,把紅旗搶到了手。

結語

小張雖然也很高興,但是隱隱還是有擔憂。

“大師,大家光顧着搶紅旗,工作真做明白了嗎?”

工時管理能幫助團隊降低進度風險,提升投入產出比,這是工時管理擅長解決的問題。

但是到底組織是不是真的能夠從中受益,光靠一個工時管理是搞不定的。

意猶未盡的工程師

不妨認真閱讀一下《研發精益數字化管理》

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後期我們會邀請作者來分享一下個人從事項目管理的經驗,敬請期待!

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