Amélioration du First Pass Yield (FPY)

Description

Le "First Pass Yield" (FPY) est lié à la capacité de livrer sans aucune retouche. 

Pour comprendre l'utilité de cette métrique, il suffit d'imaginer une chaîne de montage classique :

• toute unité livrée directement, sans retouche, a un coût de production "P" auquel il faut ajouter le coût de QA qui vérifie les critères d'acceptation avant de livrer.
• toute unité rejetée coûtera "R" :
  R = P + QA + le coût de reprise + a*P + QA
  a = [de 0 à 1] en fonction de l'endroit où l'unité est réinjectée dans la chaîne de montage
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Par conséquent, si les travailleurs livrent correctement du premier coup une unité donnée [Erlach 2012] :

• le coût de l'unité sera inférieur à celui des unités défaillantes
• le délai de livraison sera réduit puisqu'il n'y a ni reprise, ni retraitement, ni inspection supplémentaire sur QA .

Le FPY est le simple ratio

(Nombre d'unités livrées correctement du premier coup) / (Nombre d'unités traitées)

Par conséquent, un ratio FPY élevé permet d'améliorer la productivité et de réduire le temps et les coûts liés aux retouches [George 2010].

Le FPY est un bon indicateur global du bon fonctionnement du processus. Il reflète également les objectifs de Lean et de Six Sigma : pour avoir un FPY élevé, votre processus doit fonctionner de manière fluide (c'est-à-dire avec un bon flux de processus) et avec peu d'erreurs. [George 2003].

Impact sur la maturité des tests

Le concept de FPY peut être facilement transposé à la livraison de logiciels : chaque unité peut être une User Story (US) - chaque fois que la DoD n'est pas atteinte ou si les US est boguée, les US nécessite un remaniement et contribue à faire baisser le FPY [Moustier 2020].

Il serait également possible de réutiliser cette métrique sur n'importe quel type d'unité, par exemple un morceau de code ou une fonctionnalité entière ; mais le calcul du FPY convient mieux à un processus unique (réussi ou échoué) [Six-Sigma-Material.com 2022] avec des résultats binaires [Voehl 2013].

Lorsqu'un processus est composé de plusieurs étapes binaires, une évaluation globale du FPY peut être réalisée en multipliant le FPY de chaque étape [Voehl 2013] [Catt 2015]. C'est le "Rolled Throughput Yield" (RTY). Une fois que les limites sont claires, un organigramme peut être établi pour commencer à mesurer la performance du processus [George 2003]. Exemple :

• US provisionnement : 11% de US n'ont pas pu atteindre le DoR à la première tentative
• US d'ingénierie : 33% de US n'ont pas pu atteindre le DoD à la 1ère tentative
• Livré US: 68% de US a dû être retravaillé en raison de problèmes dans Prod.

RTY = (100 %-11 %) * (100 %-33 %) * (100 %-68 %) = 19 %. 

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Il existe différentes variantes de la FPY :

• "le pourcentage de travail bien fait dans les délais impartis" [Juran 1999].
• Pourcentage de réponses correctes et exactes (%C&A) - voir ci-dessous
• nous pouvons calculer une autre mesure qui résume la qualité de l'information pour l'ensemble de la chaîne de valeur. Il s'agit du "rendement de premier passage", également connu sous le nom de "qualité de premier passage" et de "rendement de passage de rouleau". Le rendement au premier passage est calculé en multipliant les équivalents décimaux des nombreuses mesures de processus "complètes et précises" [Locher 2008].

La mesure %C&A a été introduite par Beau Keyte et Drew Locher [Keyte 2004], et popularisée par SAFe [SAFe 2021-48]. Semblable au rendement de première passe dans la fabrication, le %C&A a été inventé par les auteurs pour refléter le pourcentage de travail basé sur l'information reçu qui comporte des erreurs [Martin 2013].

La facilitation de la FPY est un élément indispensable lorsqu'on essaie de prendre soin du VSM => VSM [Martin 2013]. Lorsque les goulots d'étranglement ou les activités plus lentes ont une mauvaise FPY, l'ensemble du VSM est ralenti pour suivre le rendement de ces activités. Cela explique que les processus en amont doivent être cadencés en fonction de ces activités afin d'éviter de créer trop de demandes et ensuite, une grande quantité de travail en cas de changement - voir la théorie des contraintes.

Une attention particulière doit être accordée à la FPY ; les équipes doivent être impliquées dans la définition de la FPY car pour permettre la mesure de la FPY, un contrôle intermédiaire doit être effectué. Ce jalon peut alors introduire un certain phasage alors que les équipes ont peut-être réussi à tout faire en même temps. Si cette rupture peut sembler introduire de la visibilité du point de vue du manager, elle oblige les équipes à introduire des silos.

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Les tâches répétitives génèrent généralement un FPY élevé, mais pour les activités de développement, le ratio est souvent faible, surtout lorsqu'il y a un manque de sensibilisation en aval [Locher 2008]. En particulier au début, les critères d'acceptation (AC) ne reflètent pas largement les attentes en aval. Par conséquent, la FPY peut facilement être élevée au début, puis diminuer lorsque l'équipe inclut des AC plus récents. 

Comme effet secondaire de ces CA prolongés, le moral de l'équipe peut également être abaissé en raison d'objectifs inatteignables. C'est pourquoi un système équilibré d'indicateurs devrait également inclure quelque chose comme le calendrier Niko-Niko [Moustier 2019-3] pour aider l'équipe à prendre confiance dans la réalisation : lorsqu'un jeu est trop difficile, les gens sont susceptibles de se désengager [Koster 2013]. Dans de telles situations, l'utilisation de listes de contrôle progressives et de résultats clés objectifs (OKR) peut être une bonne affaire pour obtenir une progression continue vers la perfection.
Une fois que la question du moral n'est plus sur la table, l'organisation peut se concentrer sur le Client et la question devient "notre liste de contrôle est-elle suffisamment bonne ?". Ces listes de contrôle peuvent être partagées pour améliorer la CA [Locher 2008]. D'autres pratiques peuvent aider les équipes à améliorer cette liste de contrôle, notamment les X-Teams et les sessions Gemba.

Le point de vue d'Agilitest sur cette pratique

L'automatisation de la plupart des processus mis en œuvre dans le logiciel et leur relecture continue permettent d'identifier le plus rapidement possible les défauts dans les nouvelles parties du logiciel, réduisant ainsi l'impact des modifications ultérieures et de la réintroduction dans le processus de production. Cela réduit le coût global de développement des fonctionnalités, ainsi que le coût de réintroduction des défauts, et augmente le FPY. C'est pourquoi nous recommandons vivement d'automatiser la plupart des fonctionnalités et de mettre en œuvre la validation continue.

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