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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Product Discovery Assumption Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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 Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 45-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 2-8 | 1-8 | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | PrognoseFlowDelivery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |