Methoden Seite an Seite ansehen.
Wähle bis zu vier Methoden. Ergänze sie über die Suche und teile den Vergleich über seinen Link.
| Kriterium |  Engineering Kanban |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Riskiest Assumption Test |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
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 Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 Wochen pro Iteration | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 1-8 | 2-6 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseFlowDelivery | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |