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| Kriterium |  DevOps Incident Command |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |  Operations Learning Review |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einem akuten Incident mit mehreren Beteiligten schafft die Methode eine klare Führungs- und Kommunikationsstruktur. Sie reduziert Chaos, wenn schnelle Koordination und saubere Lageführung gleichzeitig gebraucht werden. | 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. | Nach einer Projektphase mit gemischten Ergebnissen macht die Methode Lernen aus dem Einzelfall wiederverwendbar. Sie verbindet Ereignisse, Entscheidungen und systemische Bedingungen zu belastbaren Einsichten. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | As needed | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-15 | 1-8 | 2-12 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Incident Log, Action Tracker, Stakeholder Updates | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Learning Review Notes, System Factors, Improvement Actions |
Tagskeine Überschneidung | IncidentOperationsZuverlässigkeit | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | LernenRetrospektiveIncidentOperations |