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| Kriterium |  DevOps Incident Timeline Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Delivery Value Stream Mapping |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einem Incident mit unklarer Reihenfolge macht die Methode den zeitlichen Verlauf präzise sichtbar. Sie trennt Wahrnehmung, Reaktion und Verzögerung, damit Ursache und Wirkung sauberer lesbar 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 60-180 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-8 | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Incident Timeline, Evidence Log, Delay Analysis, Improvement Actions | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List |
Tagskeine Überschneidung | IncidentZeitleisteSite Reliability Engineering | PrognoseFlowDelivery | LeanFlowVerschwendungDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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