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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Delivery Shape Up |  Architecture C4 Model |  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 Produktarbeit in dauernden Sprintwechseln steckenbleibt und Scope ständig wächst, schützt Shape Up den Zuschnitt einer Initiative. Die Methode verbindet feste Zyklen mit klar geformten Vorhaben, damit Fortschritt wieder verlässlich wird. | Das C4 Model macht ein System über mehrere Auflösungsebenen lesbar, vom Kontext bis zum Code. Es eignet sich, wenn verschiedene Zielgruppen dieselbe Architektur aus unterschiedlichen Höhen verstehen sollen. | 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 | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 6 Wochen Cycle + 2 Wochen Cool-Down | 1-4 h | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 2-4 pro Pitch | 1-5 | 1-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Pitches, Bet-Table-Entscheidungen, Hill Charts, Cool-Down-Ergebnisse | Context Diagram, Container Diagram, Component Diagram | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | PlanungDeliveryAutonomie | ArchitekturKommunikationVisualisierung | PrognoseFlowDelivery |