前置时间（Lead time） 又称为交付时间（Delivery time）或系统交付时间（System delivery time）。
前置时间 是指处理一个工作项从开始到结束所经过的时间。
例如：
- 你决定为假期网购一张机票。获取机票的前置时间从你坐在电脑前并打开浏览器的那一刻算起，直至你的信箱收到电子机票的那一刻结束。
- 你要去看病。你得到诊断的前置时间是从你电话预约那一刻算起，直至手中拿着诊断从诊所离开的那一刻结束。
- 开发一项客户需求的前置时间是从你的团队开始这项工作的那一刻算起，直至功能可以发布那一刻结束，即该功能从进入看板系统到离开看板系统之间所经过的时间 （它到达WIP限制为无穷多的那一列）。
为了能够一致对前置时间进行良好并一致的度量，了解看板系统的边界非常重要。
为什么前置时间对我们很重要？
- 前置时间是价值指标（indicator of value）。 向客户交付价值的速度越快越好。然而，还必须要考虑顾客的期望。过快的交付并不总是带来价值。例如，仅用6个小时教完8个小时的课程不会让同学们更快乐。
- 前置时间对于面向服务的公司至关重要，因为前置时间有助于形成符合实际的服务水平承诺（Service Level Agreements, SLA）并管理其完成情况。
- 对前置时间分布情况进行了解能够产生可预测性（predictability）。当然，了解每个工作类型或者服务类别的前置时间粉笔非常重要。
- 如果除了系统前置时间外，你观察到了了每个工作项在某一列（或某状态）所需的时间，你将能够减少等待、加速交付并保持精益（等待是一种浪费）.
- 也许你会感兴趣对增值时间（value-adding time）和前置时间进行比较。或者说检查工作的效率 。让我的一个客户吃惊的是，他发现一项花了6-10个小时完成开发的工作交付到手中需要35-52天！
- 在一个稳定的看板系统中，已知在制品数量（WIP）和前置时间就可以用里特定律（Little’s law）计算出吞吐率。吞吐率类似于敏捷中的速率数据。观察吞吐率数据的趋势可以让你来衡量团队的整体性能（performance）。
用于分析前置时间的工具
直方图
如果了解不同大小的功能所需的不同的前置时间，并且理解环境（要开发的功能的清晰度、团队的技术水平、技术、风险），你就能够更容易地预见你的团队要实现某个特定功能所需的时间。
这种事实数据已经包含了权变因素对开发这类功能的影响的相关信息。因此你不需要一个严格的公式来估算一项新需求所需的开发时间。
确保你能了解到不同工作类型和服务分类的前置时间分布，不要再担心你的承诺。
一些重要的事。如果你已经有了这样一幅有两个波峰的直方图，这表示你的数据中混合了不同的工作类型。以这个例子来说，这很可能意味着大致混合了小尺寸和中等尺寸的功能。
对数据进行分层以便做出正确的结论。
控制图
控制图使用与直方图相同的数据，进行了另一种形式的可视化，除直方图的使用方法外，还加入了控制限制的上下边界。
更详细的内容可以阅读《How to interpret a Control chart》。
我们需要分析落在控制限制之外的点形成的原因。这些原因被称为特殊原因（special causes）或特定原因（assignable causes）。如果不满控制限制之间的距离，你可以分析变异性的一般原因（common causes）并解决它们以降低变异性。你将因此提升可预测性。
使用这些图表进行决策
为了满足一名客户的预期，当你必须估算其中风险的时候，这些图标特别有用。
设想你的顾客期望仅在一天（理论上8小时工作）内新增一个小的功能。
若承诺对准时交付该功能，你的信心有多少？
如果客户期望的是6个小时呢？
工具
支持看板方法的工具通常会根据系统中的数据来生成这些图表。