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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Strategy DIBB |
|---|---|---|---|
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. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 1-8 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseFlowDelivery | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
