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| Kriterium |  Product Discovery Dual-Track Agile |  Operations Bottleneck Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Unsicherheit und Lieferung parallel laufen, trennt sie Lernarbeit von Umsetzung und hält beides verbunden. Sie verhindert, dass ungeprüfte Ideen direkt in den Lieferstrom fallen. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Laufend, Wochen bis Monate | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 3-8 | 1-8 | 2-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | AgilDiscoveryDelivery | FlowMessungRahmenbedingungen | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery |