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| Kriterium |  Operations Bottleneck Analysis |  DevOps Game Day |  Engineering Kanban |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einem Fluss, der sich an einer Stelle staut, sucht die Methode die Kapazitätsgrenze mit dem größten Hebel. Sie erklärt, warum Mehrarbeit an anderer Stelle den Durchsatz kaum verbessert. | Bei der Vorbereitung auf seltene Störungen testet die Methode Reaktionsfähigkeit unter kontrollierten Bedingungen. Sie zeigt, wo Annahmen über Stabilität, Rollen und Wiederherstellung zu optimistisch sind. | Wenn Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. | Wenn Liefertermine unsicher sind und Einzel-Schätzungen zu viel Sicherheit vortäuschen, zeigt Monte Carlo Forecasting die Bandbreite plausibler Enddaten. Historische Flussdaten werden so nutzbar, dass Risiko, Wahrscheinlichkeit und Erwartungswert sauber auseinanderhalten bleiben. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | Halber Tag | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 5-20 | 2-12 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Simulation Notes, Gaps List, Updated Runbooks | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | FlowMessungRahmenbedingungen | ResilienzOperationsIncident | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseFlowDelivery |