AI 時代的流動管理：價值流、看板與 Flow Metrics 實戰

2026 年線下課程第二梯次
開課時間: 8 月 30 日 (星期日) 09:00-16:00
報名網址: https://forms.gle/iqgSVdEG4ZSnt5FbA

價值流和看板實作, 快速體驗看板核心實踐, 解讀數據指標

課程特色

價值流和看板實作

直接利用價值流圖繪製自己的案例並且當場解析
引導如何從價值流圖轉換成看板, 讓你回去可以直接使用

快速體驗看板核心實踐

利用小遊戲, 實際跑過看板方法的核心實踐 (core practices)
– Visualize
– Limit Work in Progress
– Manage Flow
– Make Process Policies Explicit
– Implement Feedback Loops, and Improve Collaboration
分析這些實踐的使用時機和應用方式

解讀數據指標

從視覺化角度分析壞味道
介紹目前最流行的數據 – Flow Metrics
如何解讀數據指標看板相關資訊圖:
– Cumulative Flow Diagram
– Control Chart
– Distributed Chart

課程簡介

過去兩年，你的團隊大概已經導入了 AI coding 工具。寫 code 那一格，確實變短了。

但如果現在有人問你：一個中型需求，從「有人提出」到「使用者真的用到」，導入 AI 之後快了多少天？多數團隊講不出數字。少數講得出來的，答案往往很尷尬——寫 code 從三天變半天，整體卻只從二十天變十八天。

原因不難懂，只是很少人把它攤開來看。交付時間本來就有一大半沒有花在寫 code 上，而是花在等 PM 有空、等 reviewer、等 QA、等兩週一班的上線班車、等主管簽核。AI 加速的是「有人在動手做」的那一段；「東西躺著沒人碰」的那一段，一天都沒少。

更麻煩的是，AI 還帶來兩個新的成本：

產出變便宜，驗證變昂貴。生出 800 行 code 幾乎不用錢，但確認這 800 行是對的，還是要人腦。code 量變大，reviewer 看不完，PR 從躺一天半變成躺三天，最後「大致掃過」放行。
需求模糊的代價變大。以前需求沒寫清楚，工程師會回頭來問；現在 AI 不問，直接照著模糊的需求猜下去。猜錯的結果不是延遲，是整段重做——更貴，而且更晚才被發現。

所以瓶頸沒有消失，只是搬家了：往下游搬到驗證，往上游搬到需求釐清。工具作用在團隊層，效益卻取決於上游規則與跨團隊協作的品質。

這門課要做的，就是讓你把這件事畫出來、量出來、改掉。

這門課處理的問題

導入 AI 工具之後，交付到底快了多少？你說得出數字嗎？
寫 code 省下來的時間，被哪一段吃回去了？是 review、測試，還是重做？
PR 變大、排隊等 review，這是 reviewer 不用心，還是流程設計的問題？
AI 猜錯需求造成的重工，佔了你們多少工時？
板子上開始有 AI Agent 在做事，欄位、WIP 限制和政策要怎麼跟著改？
Agent 說它做完了，誰有權決定它真的做完？
一個決定就能拆掉的等待，你們還留著幾段？
Cumulative Flow Diagram、Control Chart、Lead Time 分佈圖，各自在告訴你什麼？
找到瓶頸之後，下一步該做什麼——加人、買工具，還是改一條規則？

分析瓶頸和解讀數據這兩件事，書上少講，網路文章也不容易找到。Scrum 對於怎麼看數據隻字未提；DevOps 說要靠回饋調整，但要收集什麼、怎麼判讀、判讀完做什麼，各位吃瓜群眾自己想辦法。這門課補的就是這一段。

課程特色

一、畫兩張圖：導入 AI 前 vs. 導入 AI 後

不是聽講師舉例，是用你手上真實的需求走一遍。先畫「沒有 AI 之前」這個需求怎麼走完全程，再畫「導入 AI 之後」同一類需求怎麼走。兩張圖並排，答案自己會浮出來：哪一格變快了、哪一格變肥了、瓶頸搬到哪裡去了。

課堂上會先請你憑直覺猜一個天數，畫完再對答案。這一步幾乎每次都讓人吃驚。

二、AI 時代的看板要怎麼設計

市面上談 AI 工具的課很多，談「AI 進來之後板子要怎麼重畫」的很少。這堂課會直接給你可用的板面設計：

人機協作的核准閘門：Agent 完工只能把卡片停在 In Review，移入 Done 這個動作本身就是人的核准
為什麼一定要有 Blocked 欄位——一個卡住的 agent，從外面看起來就像一個還在工作的 agent
把「退回修改」的迭代循環畫進板面，並且設定升級門檻
Flight Levels 三層視角：團隊層讓驗證債現形、協作層看見瓶頸搬去哪裡、策略層限制同時押注的方向數量

人機協作看板：人建卡與核准，Agent 認領與交付；卡住的任務移入 Blocked 才可見、可行動

三、快速體驗看板核心實踐

用小遊戲實際跑過看板方法的五個核心實踐：視覺化、限制 WIP、管理流動、明確政策、建立回饋迴圈與協同改進。跑完再回頭分析每個實踐的使用時機。

WIP 上限讓工作堆積無所遁形：測試欄卡片最多，瓶頸一眼可見

四、解讀數據指標

從視覺化角度辨識看板上的七種壞味道，接著介紹目前業界最通行的 Flow Metrics（流程效率、流程時間、流程速度、流程負載量、工作分佈），以及三張圖的判讀方法：Cumulative Flow Diagram、Control Chart、Lead Time 分佈圖。

五、一個三年改造的真實案例

十人團隊、三年、在 PM 本職之外順帶推動的漸進式改善：功能需求中位數 Lead Time 從 12 週降到 4 週，backlog 從 800 多件清到 75 件，優先序會議從六小時開到不用開。課堂上會拆解她每一步做了什麼、順序為什麼是那樣，以及她如何放棄估算、改用機率式預測。

六、不只軟體團隊適用

課程內含採購、法務、HR、知識管理系統的價值流圖與看板實例。如果你的部門不寫 code，這門課一樣用得上。

適合對象

軟體開發人員, 測試人員
測試經理, 專案經理, 系統分析師
具軟體開發觀念、或想流程改善的工作者

課程大綱

主題	內容說明
目前產品開發的問題	工廠思維帶來的影響衡量活動而非衡量價值 AI 讓寫 code 快 10 倍，交付卻只快 1.2 倍的成因
價值流管理	何謂價值流管理如何繪製價值流識別價值流中的瓶頸實作：畫出你的 AI 前 / AI 後兩張圖
看板方法	看板方法的基本原則看板方法的核心實踐如何製作出視覺化的看板 AI 時代的板面設計 Flight Levels 三層視角 FeatureBan 體驗
如何衡量交付成效	流程度量指標累積價值流程圖 (CFD) Lead time control chart 和分佈圖
如何解讀數據和改善	如何觀察看板中的壞味道解讀流程度量指標分析累積價值流程圖利用五步工作法思考改善

上課時數

一天課程, 共 6 小時. (上午九點到下午四點, 中間休息一小時)

講師經歷

qCon ShangHai 2013: 如何利用看板讓 Scrum 更完美 – 趨勢科技看板經驗分享

AgileTour Hsinchu 2015/2016 看板遊戲工作坊

ITHome Agile Summit 2018, 硬幣遊戲工作坊

DevOpsDays Taipei 2019, 看板遊戲工作坊

DevOpsDays Taipei 2021, 李小龍教你設計 KANBAN – 截拳道敏捷

曾經指導設計過的實體看板