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| Kriterium |  Knowledge Modeling Domain Storytelling |  Engineering Kanban |  Operations Bottleneck Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Domain Storytelling übersetzt Fachwissen in eine gemeinsame Erzählung aus Akteuren, Objekten und Abläufen. Besonders nützlich ist es, wenn Sprache, Regeln und Prozessverständnis eng verbunden werden müssen. | 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. | 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 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 | Niedrig | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | Ongoing | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-12 | 3-8 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Domain Story, Glossary Notes, Process Narrative | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | WissenDomain-Driven DesignProzess | FlowVisuelles ManagementDelivery | FlowMessungRahmenbedingungen | PrognoseFlowDelivery |