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| Kriterium |  Product Discovery Dual-Track Agile |  Delivery Value Stream Mapping |  Agile Example Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn Lieferarbeit in Wartezeiten, Übergaben und verstecktem Aufwand zerfällt, macht Value Stream Mapping den tatsächlichen Fluss sichtbar. Die Methode legt Engpässe, Liegezeiten und Rückkopplungen offen, damit Durchlaufzeit und Verbesserungshebel greifbar werden. | Wenn eine Story fachliche Regeln und Ausnahmen trägt, bringt sie Klarheit vor der Umsetzung. Sie macht Beispiele, offene Fragen und Abgrenzungen so sichtbar, dass die Logik gemeinsam tragfähig 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 | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Laufend, Wochen bis Monate | 1-3 h | 30-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 4-10 | 3-7 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Example Map, Acceptance Criteria, Open Questions | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | AgilDiscoveryDelivery | LeanFlowVerschwendungDelivery | Behavior-Driven DevelopmentAnforderungenBeispieleRefinement | PrognoseFlowDelivery |