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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Agile Acceptance Criteria Workshop |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Example Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Wenn eine Story vor der Umsetzung klare Prüfpunkte braucht, schärft sie Erwartung und Geltungsbereich gemeinsam. Sie reduziert spätere Streitpunkte über fertig oder nicht fertig. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 20-40 min pro Story | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 3-6 | 1-8 | 3-7 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Acceptance Criteria, Story-Update | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Example Map, Acceptance Criteria, Open Questions |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | AgilAnforderungenRefinementBehavior-Driven Development | PrognoseFlowDelivery | Behavior-Driven DevelopmentAnforderungenBeispieleRefinement |