系统思维始终和动态过程是联系在一起的。系统动态学从整体的角度来看待事务，考虑系统中各个对象和因子间的相互影响和作用。当系统中各个因子间的相互作用力达到一致的时候，系统处于一种动态平衡的状态，当任何一个因子由于外界环境因素影响而改变都会打破这种平衡，动态的系统在这种平衡被打破后由会去不断的去调整各因子的值和相互作用，直到下一次动态平衡。

I Think,I see.对于基于这种思想的动态思维建模和模拟软件iThink能够为我们很好的将我们头脑里的想法用模型记录下来。我们相信直觉，直觉也经常帮助我们做出准确的判断，但对于多于复杂的多因素影响的系统直觉则往往是错误的。即使直觉正确也经常只能够告诉我们是或否，但具体的数量级的概率或精确点的数据则是无法得到的。经验或直觉在没有通过模型固化下来之前是没有很好的传递性和继承性的，只有通过模型将思维固化下来才能够形成相关的理论或方法。

对于软件团队中人员流动问题在《最后期限》一书中也专门进行了模型的模拟。在这里将根据自己的思路对该模型重新进行整理和建模。首先我们需要得到一个在人员不流动，其项目团队成员都是熟练员工的情况下的一个平衡模型。在这个平衡模型下堆积100个功能点的需求，每天流入新需求约5个功能点，项目团队成员 10人，每周工作40h，每小时的生产率为0.0125FPS/h，在这种情况下项目以迭代方式进行多版本发布，每个版本持续时间为8周，因此新提交的需求一般在2个月后就可以上线运行。在这种情况下我们得到一个平衡的模型，在这个模型模拟Running的过程中，堆积需求始终保持在100FPS.




对于每周40h是理想的情况，当需求积累过多而无法满足的时候往往需要员工加班来解决问题。我们任务加班80h是每周加班的极限时间，而具体的加班时间跟需求积累比率成正比。如果累积需求达到了200FPS,即比率为2时候，则需要加班到80h左右。因此可以利用iThink的图形建模功能得到一个加班时间与需求累积率的函数。

假设人员流失为每季度即12周流失一名成员，对于项目成员流失的时候一般提前4周进行资源的提前补充。因此对于人员流入和人员流出都为阶段点的非连续型数据。在老员工离职后新员工的技能提升是一个长期的过程，新员工要达到老员工的生产率水平一般需要2年的时间，但经过1年的时间基本可以达到7成水平，在这里新员工的技能水平提升符合学习曲线。

为了模拟较长的单位，将最小时间修改为1个月，同时对新员工的学习曲线修改为线性的方式。对于新员工增加后，需要占有老员工的培训时间，这里暂时将项目可用人数减少0.5进行处理。新员工刚进入时候的技能水平为0.4,以后每一个月后增加0.025,则两年后达到熟练员工的水平。由于需求积累超过限度后引起的加班，赞时不考虑加班过长对人员效率人员流水的影响。对于员工离职，模型假设新员工可以提前一个月入职接手相关工作。

在这种情况下进行模拟后发现最终的生产率水平保持在原有生产率的70-80%左右，而且由于生产率下降引起的需求积累，导致加班增加，加班曲线呈现持续增长状态，显然这并不是一个能够平衡的动态模型。为了减少加班情况，在第一年末在模型中新投入一名不需要培训的熟练员工。加班曲线可以降低下来到46h左右。

需求也不再持续累积增加而稳定到120-130的水平。

通过调整相关的参数反复模拟，得到以下一些数据信息。

1.对于需求流入率稳定的情况下：当新员工学习周期大于员工离职周期的时候，会出现加班不断增加的恶性循环，生产率无法回答原有水平。在这种情况下削减需求也很难解决问题。而更需要的是人员的提前储备，而且需要按照2-3倍的量进行人员的储备。或者提高待遇和进行团队建设降低老员工的流失率。

2.当新员工学习周期和老员工离职周期基本匹配的时候，项目生产率维持在8成左右的水平，为了完成项目相关任务，平均加班在45-50h左右，但不会出现加班时间持续增加的情况，在这种情况下是一种动态的平衡，但项目成员长期处于忙碌状态可能会对流失率造成新的影响。

3.当新员工学习周期小于老员工离职周期时候，项目处于一种良性的可接受状态。在员工离职和新员工刚进入时候加班较多。而随着新员工技能的逐渐提高，一周工作时间可以逐渐恢复到40-45h小时左右的水平。项目有张有弛，容易形成稳定团队。

对于加班后对流失率和生产率的影响，对团队效率的影响在后续学习中将进一步模拟。