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| Kriterium |  Operations Bottleneck Analysis |  Engineering Kanban |  Agile Story Points |  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. | 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 Teams Komplexität statt Stunden bewerten wollen, schafft sie einen gemeinsamen relativen Maßstab. Sie hilft, Unsicherheit, Risiko und Umfang zusammen zu sehen. | 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 | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | Ongoing | laufend, 1-5 min je Item | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 2-12 | 3-9 | 1-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Point Estimates, Reference Stories, Velocity Data | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | FlowMessungRahmenbedingungen | FlowVisuelles ManagementDelivery | SchätzungAgilMessung | PrognoseFlowDelivery |