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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Agile Story Splitting |  Operations Bottleneck Analysis |  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 eine Story zu groß für einen sauberen Fluss wird, zerlegt sie Umfang entlang von Wert und Risiko. Sie bringt Arbeit in eine Form, die früher lieferbar und leichter prüfbar ist. | Bei einem Fluss, der sich an einer Stelle staut, sucht die Methode die Kapazitätsgrenze mit dem größten Hebel. Sie erklärt, warum Mehrarbeit an anderer Stelle den Durchsatz kaum verbessert. | 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 | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 30-60 min | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 2-6 | 3-8 | 1-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | BacklogIterationDelivery | FlowMessungRahmenbedingungen | PrognoseFlowDelivery |