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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Planning Poker |  Product Discovery Dual-Track Agile |
|---|---|---|---|---|
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 Schätzungen im Team zu stark auseinandergehen, bringt sie unterschiedliche Erwartungen auf einen gemeinsamen Prüfstand. Sie trennt grobe Komplexität von ungesagten Annahmen. | Wenn Unsicherheit und Lieferung parallel laufen, trennt sie Lernarbeit von Umsetzung und hält beides verbunden. Sie verhindert, dass ungeprüfte Ideen direkt in den Lieferstrom fallen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-5 min je Item | Laufend, Wochen bis Monate |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 1-8 | 3-9 | 4-10 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Relative Estimates, Assumption Notes, Split Candidates | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseFlowDelivery | SchätzungAgilRelative SchätzungTeam | AgilDiscoveryDelivery |