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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Delivery Value Stream Mapping |  Domain Modeling Context Map |  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 Lieferarbeit in Wartezeiten, Übergaben und verstecktem Aufwand zerfällt, macht Value Stream Mapping den tatsächlichen Fluss sichtbar. Die Methode legt Engpässe, Liegezeiten und Rückkopplungen offen, damit Durchlaufzeit und Verbesserungshebel greifbar werden. | Wenn mehrere Kontexte miteinander reden müssen, macht sie deren Beziehungen und Abhängigkeiten lesbar. Sie hilft, Integrationsdruck und Zuständigkeiten über Systemgrenzen hinweg zu sortieren. | 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 | 1-3 h | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 4-10 | 2-8 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Context Map, Integration Patterns, Boundary Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | LeanFlowVerschwendungDelivery | Domain-Driven DesignGrenzenStrategie | PrognoseFlowDelivery |