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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations After-Action Review |
|---|---|---|---|
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 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. | Nach Einsätzen oder Projektphasen mit unklaren Ergebnissen macht die Methode sichtbar, was tatsächlich passiert ist und was davon lernen lässt. Sie trennt Verlauf, Wirkung und Ursachen, damit Erfahrung in belastbare Verbesserungen übergeht. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend | 20-45 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 1-8 | 3-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Lessons Learned, Action Items, Event Summary |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseFlowDelivery | LernenOperationsVerbesserung |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
