SCRUM/KANBAN ДЛЯ ИНЖЕНЕРНЫХ КОМАНД ЖЕЛЕЗА: КАК НЕ ПРЕВРАТИТЬ AGILE В ХАОС

​SCRUM/KANBAN FOR HARDWARE ENGINEERING TEAMS: HOW TO KEEP AGILE FROM TURNING INTO CHAOS

Andrey Yuryevich Belousov

PhD Candidate, Moscow University for Industry and Finance ‘Synergy’,

Russia, Moscow

Dubinin Alexei Vasilevich

PhD Candidate, Moscow University for Industry and Finance ‘Synergy’,

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

Статья рассматривает адаптацию Scrum и Kanban для инженерных проектов по созданию физического изделия на примере жизненного цикла промышленного FDM-принтера Total Z. Цель работы — показать, как сохранить преимущества гибкости разработки и одновременно обеспечить управляемость производства за счёт разведения трёх контуров: R&D, опытное производство (ОП) и серия, связанного формализованными технологическими интерфейсами (DoD с документацией и результатами испытаний, «ворота» PDR/CDR/PRR, процессы ECO/ECN). Методологически исследование выполнено как объяснительно-прогностическое кейс-стади с параметрическим моделированием ключевых метрик (TTM, FPY₁, ECO lead time, Rework, T_ASM) для сравнения двух конфигураций: S0 (без выделенного ОП и формальных практик) и S1 (Scrum в R&D, Kanban в ОП с WIP-лимитами, Lean/5S в серии). Полученные оценки показывают, что S1 сокращает TTM на ~16–20% (до ≈9–10 мес.), уменьшает ECO lead time на ~30–40% (до ≈12–14 дней), повышает FPY₁ на 10–12 п.п. (до ≈85–87%), снижает Rework до ≈12–13% и трудоёмкость сборки до ≈65–70 часов, что ускоряет достижение устойчивой серии на 5–6 месяцев. Новизна заключается в операционализированной роли ОП как «моста» организационной амбидекстрии и в увязке ритуалов Agile с инженерными интерфейсами конфигурации изделия. Ограничения связаны с характером данных (моделирование и отраслевые аппроксимации), намечены направления эмпирической валидации.

ABSTRACT

The paper examines the adaptation of Scrum and Kanban to engineering projects that create physical products, using the lifecycle of the industrial FDM printer Total Z as a case example. The goal is to demonstrate how to preserve the benefits of development agility while maintaining production controllability by separating three loops—R&D, pilot production (PP), and serial production—linked by formalized technical interfaces (a Definition of Done including documentation and test results, PDR/CDR/PRR phase-gate reviews, and ECO/ECN processes). Methodologically, the study is an explanatory–predictive case study with parametric modeling of key metrics (TTM, FPY₁, ECO lead time, Rework, T_ASM) to compare two configurations: S0 (no dedicated PP and few formal practices) and S1 (Scrum in R&D; Kanban with WIP limits in PP; Lean/5S in serial production). The estimates indicate that S1 reduces TTM by ~16–20% (to ≈9–10 months), cuts ECO lead time by ~30–40% (to ≈12–14 days), increases FPY₁ by 10–12 pp (to ≈85–87%), lowers rework to ≈12–13%, and reduces assembly labor to ≈65–70 hours—bringing stable serial production forward by 5–6 months. The contribution lies in operationalizing the role of pilot production as an organizational ambidexterity “bridge” and aligning Agile ceremonies with engineering interfaces for product configuration. Limitations stem from the nature of the data (modeling and industry approximations); directions for empirical validation are outlined.

Ключевые слова: Agile для «железа»; Scrum; Kanban; Lean/5S; опытное производство; R&D; Definition of Done; PDR/CDR/PRR; ECO/ECN; управление конфигурацией; TTM; FPY; малосерийная мехатроника; 3D-принтеры.

Keywords: Agile for hardware; Scrum; Kanban; Lean/5S; pilot production; R&D; Definition of Done; PDR/CDR/PRR; ECO/ECN; configuration management; TTM; FPY; low-volume mechatronics; 3D printers.

Введение

Популярность гибких подходов управления породила соблазн «переносить Agile везде», однако в инженерных проектах по созданию физического изделия этот перенос нередко производит противоположный ожидаемому эффект: спринты превращаются в конвейер незавершённой работы, изменения просачиваются в цех минуя процедуры качества, а коммуникационная нагрузка растёт быстрее, чем скорость поставки. Причина системна: разработка мехатронного изделия — это режим поиска и вариативности, тогда как серийная сборка требует повторяемости, стандарта операций и дисциплины. Отсутствие чётких границ между этими режимами и их интерфейсов приводит к «организованному хаосу», когда гибкость разработки подменяет технологическую устойчивость производства [9].

Цель настоящего исследования — показать, как адаптировать Scrum и Kanban к разработке и выпуску 3D-принтеров так, чтобы сохранить преимущества гибкости и одновременно обеспечить управляемость производства. Эмпирической основой служит кейс компании Total Z, прошедшей путь от небольшой команды универсалов до раздельных контуров конструкторских работ и сборки. Мы исходим из гипотезы, что Agile становится работоспособным в аппаратных проектах при явном разведении трёх контуров — исследовательско-конструкторского (R&D), опытного производства (как «моста» от идеи к тиражу) и серийной сборки — и при наличии формализованных технологических интерфейсов между ними (BOM-структуры, контроль изменений, «ворота» готовности) [4].

Задачи исследования вытекают из цели и гипотезы. Во-первых, аналитически показать, почему применение «чистого» Agile без учёта технологической логики приводит к управленческим дисфункциям в производстве сложных физических продуктов. Во-вторых, на материале жизненного цикла 3D-принтера реконструировать трансформацию ролей и процессов — от «универсалов» к связке R&D—опытное производство—серия — и обозначить точки, в которых именно организационные перегибы провоцируют сбои качества и сроков. В-третьих, предложить практическую конфигурацию: Scrum в R&D как механизм аккумуляции доказательств готовности (Definition of Done, включающий документацию и результаты испытаний), Kanban в опытном производстве как управление потоком единиц и быстрыми изменениями при ограниченном WIP, Lean/5S в серии как основа стандартизированной работы. И, наконец, оценить ожидаемые эффекты такой конфигурации для стержневых показателей — времени вывода продукта на рынок, качества первых партий (FPY), скорости прохождения изменений (ECO lead time) — на основе правдоподобного моделирования для условий малосерийной мехатроники [8].

Научная новизна работы двойственная. С одной стороны, теоретически и практико-ориентированно обоснована роль опытного производства как специфического механизма организационной амбидекстрии: это не «малая серия», а инженерная сборка, где конструкторское решение превращается в устойчивый технологический процесс до передачи на линию. С другой стороны, предложена операционализированная конфигурация Agile для «железа», в которой ритуалы подчинены технологическим интерфейсам: E-/M-/S-BOM и процедуры управления изменениями (ECO/ECN) задают информационную непротиворечивость, «ворота» PDR/CDR/PRR — контроль зрелости решений, а распределение Scrum/Kanban/Lean по контурам устраняет смешение режимов и тем самым гасит источники «организованного хаоса» на стыке конструкторской и производственной логики [11].

Теоретическую основу исследования формирует междисциплинарный каркас, включающий ключевые подходы к управлению организационным развитием, инженерными процессами и гибкой разработкой. В качестве базовых положений рассматриваются ролевая модель PAEI, описывающая управленческие стили и динамику развития организаций (Adizes, 2004) [1], а также концепция организационной амбидекстрии, объясняющая баланс между поиском инноваций и эксплуатацией существующих компетенций (O’Reilly, Tushman, 2004) [6]. Производственные принципы Lean и стандартизация операций, заложенные в трудах T. Ohno [7] и развитые в концепции «Toyota Way» (Liker, 2021) [5], служат методологической основой для построения устойчивых потоков создания ценности и интеграции практик 5S.

Гибкие методологии управления проектами Scrum и Kanban, представленные в работах Schwaber и Sutherland [10], а также в официальном руководстве Kanban University [4], определяют логику итерационного планирования, визуализации потока и управления незавершённым производством. Инженерный менеджмент опирается на принципы фазового цикла NPI/Stage-Gate (Cooper, Sommer, 2020) [12], процессы управления конфигурацией в соответствии с международным стандартом ISO 10007 [3] и системную структуру жизненного цикла, изложенную в руководстве INCOSE (2023) [2].

Методы

Исследование выполнено как объяснительно-прогностическое кейс-стадии компании Total Z с параметрическим моделированием полного цикла создания промышленного FDM-принтера. Процесс декомпозируется на три гетерогенных контура: R&D → опытное производство (ОП) → серия. Сопоставляются две организационные конфигурации: S0 (исторически сложившаяся работа без выделенного ОП и формальных Agile-практик) и S1 (Scrum в R&D с DoD, Kanban в ОП с WIP-лимитами, Lean/5S в серии). Данный дизайн позволяет отделить эффект архитектуры процессов от технологической инерции изделия и проверить гипотезу о роли формализованных интерфейсов (DoD с документацией, PDR/CDR/PRR, ECO/ECN с SLA).

Количественная часть опирается на аппроксимированные отраслевые параметры малосерийной мехатроники и фиксирует единый вычислительный каркас метрик, по которым сравниваются S0 и S1:

• Время вывода на рынок (TTM):

• Коэффициент первого прохода первой партии (FPY₁_11​):

• Среднее время реализации инженерного изменения (ECO lead time):

• Доля трудозатрат на переделки (Rework):

• Полнота документации к PRR (DOC%):

• Коммуникационная сложность R&D-команды (для оценки порогов структурирования):

Базовая параметризация S0 принята как правдоподобная для типовой модели промышленного FDM-принтера: TR&D ≈ 8мес; TDVT ≈4 мес. (отсюда TTM ≈ 12 мес. по (1)); пострыночная стабилизация TSTAB ≈ 12 мес.; ECO_LT ≈ 20 дн. по (3); FPY₁ ​≈ 75% по (2); T_ASM ≈ 80 ч.; Rework ≈ 18% по (4); DOC% ≈ 60% по (5). Конфигурация S1 задаётся через дельта-эффекты на соответствующих участках цикла: ECO_LT↓ на 30–40 % (≈12–14 дн.), DOC%↑ до 80–85 %, FPY₁↑ на 10–12 п.п. (≈85–87 %), Rework ↓ до 12–13 %, T_ASM↓ на 12–18 %; из (1) следует сокращение TTM до ≈ 9–10 мес. Для оценки устойчивости выводов выполняется чувствительный анализ по ключевым дельтам (±5–10 п.п.); качественные результаты сохраняются во всём разумном диапазоне.

Методическая конструкция объединяет структурную декомпозицию жизненного цикла, контрфактическое сравнение конфигураций S0/S1 и параметрические расчёты по формулам (1)–(6), что обеспечивает причинно-следственную интерпретацию влияния организационных решений на скорость, качество и управляемость выпуска.

Результаты

В исходной конфигурации процесса (S0) жизненный цикл новой модели промышленного FDM-принтера характеризуется растянутым временем вывода и высокой долей незавершённости, транслируемой в производство. По расчетной схеме TTM = TR&D+TDVT совокупная длительность разработки до первой поставки составляет ≈ 12 месяцев (около 8 мес. до EVT и ещё 4 мес. DVT/пилот), после чего следует ≈ 12 месяцев пострыночной стабилизации. При этом средний цикл внедрения инженерного изменения ECO_LT близок к 20 дням, доля изделий первой партии, прошедших с первого раза, FPY₁ — порядка 75 %, трудозатраты на переделки (Rework) — около 18 %, чистое время сборки единицы T_ASMT — ~ 80 часов, а полнота подготовленного к PRR комплекта документов (DOC%) — ~60 %. Настоящие значения указывают на системные разрывы между контурами R&D и серийной сборки: часть инженерной работы фактически завершает­ся в цехе, что увеличивает вариативность операций, замедляет улучшения и удлиняет путь к устойчивому серийному состоянию (табл. 1).

Таблица 1.

Базовые допущения (S0)

Адаптированный режим (S1) меняет не только локальные практики, но и архитектуру сопряжения контуров: в R&D используется Scrum с DoD, включающим документацию и результаты испытаний; на переходном участке создаётся опытное производство (ОП), где поток задач ведётся по Kanban с ограничением WIP; в серии внедряются Lean/5S и стандартная работа. Такой трёхконтурный контур устраняет перенос незавершённости в цех, а обратная связь возвращается в R&D через отлаженный ECO-цикл. На операционном уровне фиксируются согласованные улучшения: укорачивается ECO_LT (−30–40 %, до ~12–14 дн.), повышается DOC% на входе в серию (до ~80–85 %), растёт FPY₁ (+10–12 п.п., до ~85–87 %), снижаются Rework (до ~12–13 %) и T_ASM (до ~65–70 ч) (табл. 2)

Таблица 2.

Эффекты S1 (Scrum+Kanban+Lean) относительно S0

*Примечание: показаны ориентировочные оценки улучшений. Диапазоны отражают возможную вариативность эффектов внедрения практик

Логика данных изменений нелинейна и взаимно усиливающа: рост DOC% уменьшает вариативность действий на линии, что поднимает FPY₁; высокое FPY₁ сокращает поток исправлений, тем самым снижая Rework и высвобождая такт (уменьшая T_ASMT); ускоренный ECO_LT сдвигает «влево» закрытие дефектов, укорачивая фазу пострыночной стабилизации. Временная траектория проекта в режиме S1 демонстрирует более быстрый выход на устойчивое состояние при меньших совокупных издержках на исправления: экономится порядка 5–6 месяцев до достижения стабильной серии по сравнению с S0. Настоящая динамика схематично показана на рис. 1, где сопоставлены линии TTM и TSTAB для обоих сценариев.

Рисунок 1. TTM и стабилизация: сравнение S0 и S1

Качественная сторона эффекта на старте серии представлена на рис. 2. В S1 доля изделий первой партии, прошедших с первого раза, повышается до ~85–87 % (против ~75 % в S0), трудозатраты на переделки уменьшаются примерно в 1,5 раза (с ~18 % до ~12–13 %), а среднее время сборки — до ~65–70 ч. Эти показатели не являются изолированными: меньше доработок — больше пропускная способность; более короткая сборка — ниже удельные трудозатраты и быстрее оборот; быстрый ECO_LT предотвращает «застывание» дефектов в серии. В результате первые производственные циклы становятся предсказуемее, а ресурс команды высвобождается под развитие продукта вместо «пожарного» сопровождения.

Рисунок 2. Качество и доработки: эффект внедрения Agile

Организационная сторона адаптации проявляется через рост коммуникационной сложности по мере увеличения численности R&D: число потенциальных связей . Уже при n ≈ 12 ( = 66) поддержание прозрачности без структурирования затруднено; при n ≥ 24 ( =276) модульная декомпозиция, введение владельцев компонент (Component Owners), отдельного ОП и формализованного управления изменениями (CCB, SLA для ECO/ECN) становятся обязательными (рис. 3). На практике это означает пороговую необходимость перехода к многокомандному Scrum по подсистемам, канбан-управлению потоком в ОП и стандартизации операций в серии. Сводная матрица рекомендаций по масштабированию приведена в табл. 3.

Рисунок 3. Коммуникационные связи и размер команды

Таблица 3.

Пороги роста и рекомендуемая структура

Интегрально моделирование демонстрирует согласованную трансформацию траекторий времени и качества: TTM сокращается на 16–20 %, период стабилизации — почти на треть, FPY₁ растёт на 10–12 п.п., Rework снижается примерно в полтора раза, а T_ASMT — на 12–18 %. Эффекты консистентны и объяснимы конструкцией операционной архитектуры: разделение контуров (R&D—ОП—Серия), формальные интерфейсы передачи (DoD с документацией, PDR/CDR/PRR, ECO/ECN со SLA) и потоковое управление в переходной зоне устраняют перенос незавершённости вниз по потоку и возвращают обратную связь «коротким контуром» в разработку. Именно эта конфигурация, а не «ритуалы» как таковые, обеспечивает сокращение времени до рынка и повышение готовности продукта уже в первой партии.

Обсуждение

Анализ кейса Total Z подтверждает гипотезу: в аппаратных проектах результативность Agile определяется не перечнем церемоний, а архитектурой процессов, в которую эти практики встроены. При разведении контуров R&D—ОП—Серия и фиксации «жёстких» интерфейсов передачи — Definition of Done с инженерными артефактами, «воротами» PDR/CDR/PRR, управлением изменениями через ECO/ECN и CCB с согласованными SLA — фиксируется согласованное улучшение временных и качественных метрик; гибкость разработки начинает работать благодаря институционализированной дисциплине на стыках, а ОП функционирует как буфер, ускоряющий ECO-цикл и предотвращающий перенос незавершённости в серию [9].

Соотнесение представленного исследования с существующими научными работами демонстрирует содержательную конвергенцию подходов. Принципы гибкой разработки, сформулированные Ken Schwaber и Jeff Sutherland в рамках методологии Scrum [10], находят в данном контексте инженерно-практическое воплощение: проверяемые критерии готовности инкремента (Definition of Done) конкретизируются через полноту проектной и эксплуатационной документации, обеспеченную трассируемость конфигурации согласно стандарту ISO 10007 [3], а также формализованные «ворота» зрелости решений, предложенные в руководстве INCOSE [2]. Одновременно концепция организационной амбидекстрии, предложенная Charles A. O’Reilly и Michael L. Tushman [6], операционализируется посредством ключевой роли опытного производства, выступающего «мостом» между исследовательско-поисковой и тиражной фазами: на этой стадии допускается высокая скорость внедрения изменений при одновременном накоплении технологической устойчивости и стандартизации процессов.

Интерпретация механизмов опирается на причинную цепочку: ускорение прохождения изменений → рост полноты документации (DOC%) и прозрачности конфигурации → повышение FPY₁ первых партий → снижение Rework и трудоёмкости сборки; технологически это объясняется уменьшением латентных неоднозначностей и вариативности процессов при короткой обратной связи в ОП. Масштабы и пороги структурирования определяются нелинейной зависимостью коммуникационной сложности C = n(n−1)/2: при n≈12 (≈66 связей) модульная декомпозиция и многокомандный Scrum по подсистемам перестают быть «лучшей практикой» и становятся условием управляемости; при n≥24 (≈276 связей) институционализация ролей Component Owner, выделенного ОП и CCB — уже необходимость, вытекающая из роста координационных издержек.

Ограничения исследования связаны с характером данных: количественные оценки получены параметрическим моделированием и отраслевыми аналогами в условиях NDA; для валидации требуются прямые замеры на нескольких изделиях и производственных циклах. Возможные альтернативные факторы — накопление компетенций команды, колебания качества поставок, обновление оснастки — могли вносить вклад; в дальнейшей работе планируется контроль этих влияний и оценка предельной нагрузки на CCB, а также калибровка WIP-лимитов в ОП.

Научный вклад заключается в операционализированном описании совместимости методов (Scrum в R&D, Kanban в ОП, Lean/5S в серии) через явные интерфейсы и метрики и в указании порогов масштаба, при которых институционализация ОП/CCB становится экономически рациональной; повестка дальнейших исследований — многообъектная эмпирическая проверка зависимости «скорость ECO → FPY₁/TTM» для различных классов изделий и степеней автоматизации.

Заключение

Исследование на примере компании Total Z показало, что Agile в инженерных командах может быть не источником хаоса, а инструментом повышения устойчивости и конкурентоспособности. Для этого требуется его адаптация к особенностям «железа» и закрепление через практические управленческие правила (табл. 4).

Таблица 4

Практические рекомендации по внедрению Agile в инженерном производстве

Применение данных правил позволяет перевести Agile-методологии из потенциального источника нестабильности в системный механизм сокращения сроков вывода продукта на рынок, повышения качества первых партий и укрепления производственной дисциплины.

Приложение А.

Список сокращений и обозначений

Ниже приведены все сокращения, формулы и символы, использованные в работе.

А.1. Методологии, процессы и стандарты

А.2. Подразделения и стадии жизненного цикла

А.3. Метрики, символы и формулы расчёта

А.4. Прочие обозначения и термины

Список литературы:

1. Adizes I. Management/Mismanagement Styles: How to Identify a Style and What to Do About It. — Santa Barbara, CA: The Adizes Institute, 2004. — 236 p.
2. INCOSE. Systems Engineering Handbook. — 5th ed. — Hoboken, NJ: Wiley, 2023. — Режим доступа: URL: https://www.incose.org/docs/default-source/los-angeles/2023-10_incosela_seh5e.pdf (дата обращения: 14.10.2025).
3. ISO 10007:2017. Quality management — Guidelines for configuration management. — Geneva: International Organization for Standardization, 2017.
4. Kanban University. The Official Guide to The Kanban Method [Электронный ресурс]. — April 2023. — Режим доступа: URL: https://kanban.university/kanban-guide/ (дата обращения: 12.10.2025).
5. Liker J. K. The Toyota Way. — 2nd ed. — New York: McGraw-Hill Education, 2021.
6. O’Reilly C. A., Tushman M. L. The Ambidextrous Organization // Harvard Business Review. — 2004. — Vol. 82, No. 4. — P. 74–81.
7. Ohno T. Toyota Production System: Beyond Large-Scale Production. — Portland, OR: Productivity Press, 1988. — 143 p.
8. Orejuela S., Motte D., Johansson G. Managers’ Understanding of Agile in Hardware Development [Электронный ресурс] // Proceedings of the Design Society. — 2023. — Vol. 3. — P. 2515–2524. — DOI: 10.1017/pds.2023.252. — Режим доступа: URL: https://lucris.lub.lu.se/ws/portalfiles/portal/155735018/Orejuela_al_ICED2023_managers_understanding_of_agile_in_hardware_development.pdf (дата обращения: 10.10.2025).
9. Peters M. S., Eppinger S. D. Faster and Faster: Automating the Hardware Engineering Process [Электронный ресурс] // DS 130: Proceedings of NordDesign 2024. — 2024. — DOI: 10.35199/NORDDESIGN2024.5. — Режим доступа: URL: https://northamericanchapter.designsociety.org/publication/47597/Faster+and+Faster%3A+Automating+the+Hardware+Engineering+Process (дата обращения: 10.10.2025).
10. Schwaber K., Sutherland J. The Scrum Guide. The Definitive Guide to Scrum: The Rules of the Game [Электронный ресурс]. — 2020. — Режим доступа: URL: https://scrumguides.org/docs/scrumguide/v2020/2020-Scrum-Guide-US.pdf (дата обращения: 11.10.2025).
11. Weichbroth P. A Case Study on Implementing Agile Techniques and Practices for Hardware Development [Электронный ресурс] // Applied Sciences. — 2022. — Vol. 12, No. 17. — Article 8457. — DOI: 10.3390/app12178457. — Режим доступа: URL: https://www.mdpi.com/2076-3417/12/17/8457 (дата обращения: 12.10.2025).
12. Cooper R. G., Sommer A. F. New-Product Portfolio Management with Agile [Электронный ресурс] // Research-Technology Management. — 2020. — Vol. 63, No. 1. — P. 29–38. — DOI: 10.1080/08956308.2020.1686291. — Режим доступа: URL: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/08956308.2020.1686291 (дата обращения: 10.10.2025).