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| Kriterium |  Engineering Kanban |  UX Research HEART Framework |  Operations Bottleneck Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
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 UX nur diffus bewertet wird und Tracking ohne Leitplanken läuft, verbindet HEART Framework Erlebnisziele mit messbaren Signalen. Produktteams bekommen damit eine gemeinsame Sprache für Qualität, Nutzung und Entwicklung über Zeit. | Bei einem Fluss, der sich an einer Stelle staut, sucht die Methode die Kapazitätsgrenze mit dem größten Hebel. Sie erklärt, warum Mehrarbeit an anderer Stelle den Durchsatz kaum verbessert. | 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 | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 120 min initial, dann laufend | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 3-6 | 3-8 | 1-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | HEART-GSM-Tabelle, Dashboard | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | KennzahlenUX-ResearchMessungZufriedenheit | FlowMessungRahmenbedingungen | PrognoseFlowDelivery |