# 什么时候完成? 蒙特卡罗吞吐量预测 - Kanera > 粘贴您的周产量和积压量,以获得50 % 、 85%和95%的信度完成日期。 蒙特卡罗预测由您自己的历史构建,免费并在您的浏览器中。 Canonical page: https://www.kanera.app/zh-CN/tools/throughput-forecast Free工具 # 什么时候会完成？ 根据您自己的吞吐量进行预测，而不是猜测。 粘贴过去几个月中团队每周完成的卡片数量和剩余的卡片数量。 一万个模拟的未来,每个都从您的实际周数构建,给您一个50 % 、 85%和95%的信度的日期。 ## 你的号码 最近几周每周完成的卡片 6, 4, 9, 5, 7, 3, 8, 6 8 用逗号、空格或新行分隔。 六周是最少的有意义的扩展;更多是更好的。 包括坏的星期。 剩下的卡片需要完成 计算提交的内容,而不是整个愿望列表。 如果范围仍在移动,则为尚未找到的工作添加缓冲区。 8 85%置信度下的周数 周围 2026年12月21日 。一半的模拟期货在 7 只有一半的女人能够做到这一点。 9。数据的平均吞吐量： 6 卡片一周。 50% 7 周数 2026年12月14日 70% 8 周数 2026年12月21日 85% 8 周数 2026年12月21日 95% 9 周数 2026年12月28日 ### 如何引用 说8 周数 2026年12月21日，有 85% 的信心”，并且是认真的。50% 的数字就像抛硬币一样，永远不应该是承诺的日期。随着积压和历史的变化，每周重新运行；预测是一个活生生的数字，而不是一个计划。 ## 预测如何运作 这是一个使用自动引导抽样的蒙特卡罗模拟,对于每一万次试用,它会重复随机选择过去一周的时间,从积压中减去该周的吞吐量,然后计算周数,直到积压消失。 对一万个答案进行排序,就可以得到分布;第85个百分位数是85%的期货在其中完成的周数。 由于每个模拟周都是您真实的一周，因此预测会带来您团队的实际变化。运送 5、5、5、5 的团队的范围很窄。一支运送 9、1、8、2 的球队会得到一个宽边，这是诚实的答案。 ### 为什么不只是将积压除以平均吞吐量 承诺需要尾部。 50%和85%之间的差距是流程不可预测性的直接衡量标准,通过限制WIP和将工作分割成更小的部分来缩小这一差距通常比任何单一的预测都更有价值。 ### 破坏它的投入 - 假期和事故又会发生 - 混合大小极其不同的卡片。 当工作被切成大致相似的片段时,预测计数是有效的。 - 积压的订单不断增加。预测承诺的范围并为发现的工作添加百分比，然后观察它。 ## 预测 问题 85%的置信度是什么意思? 通过重新采样您过去几周的数据,在1万个模拟未来中,85%的积压在这么多周内就完成了。 这不是承诺,而是关于具有您历史的团队达到该日期的频率的声明。 为什么85%的日期要比积压除以平均吞吐量的日期晚这么多? 除以平均值,大约得到50%的日期,这是您最有可能错过的日期。 85%的差距是您的变异性的代价,限制WIP和切片工作的团队会看到差距平均缩小。 我应该用分数来估计牌吗? 当工作被切割成大致相同的大小时,计数卡就有效了,并且它可以消除估计会议。 如果你的卡片大小不同,在预测之前先将它们切成更小的片段,而不是加分。 模拟是否随机? 下次我会得到不同的答案吗? 随机抽签是从您的输入中播种的,因此相同的历史记录和积压总是会产生相同的预测。 改变其中之一,预测也会随之改变。 ## 更多免费工具 [WIP 限制计算器 使用 Little 定律,从您的产量和所需的循环时间中选择一个在制限。 开放工具](https://www.kanera.app/zh-CN/tools/wip-limit-calculator)[循环时间计算器 按照您当前的 WIP 和产量,卡片从开始到完成需要多长时间,以及需要做哪些改变才能达到目标。 开放工具](https://www.kanera.app/zh-CN/tools/cycle-time-calculator)[吞吐量计算器 使用利特尔定律计算在目标周期时间内维持 WIP 所需的完成率。 开放工具](https://www.kanera.app/zh-CN/tools/throughput-calculator) [所有免费工具](https://www.kanera.app/zh-CN/tools) ## 获取每周数字 没有手工计数。 Kanera 的完成工作视图按周列出了一个看板或整个工作区的完成卡片,而表格视图只需点击一下即可将其导出到 Excel 中。 [免费开始使用](https://board.kanera.app/signup)[见报告](https://www.kanera.app/zh-CN/features) 无需信用卡，提供 30 天 Pro 试用，之后可继续使用免费方案 ## Machine-readable resources - [Kanera AI index](https://www.kanera.app/llms.txt) - [Kanera documentation index](https://www.kanera.app/docs/llms.txt) - [Agent discovery guidance](https://www.kanera.app/agents.md)