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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  DevOps Game Day |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Bei der Vorbereitung auf seltene Störungen testet die Methode Reaktionsfähigkeit unter kontrollierten Bedingungen. Sie zeigt, wo Annahmen über Stabilität, Rollen und Wiederherstellung zu optimistisch sind. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Halber Tag | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 5-20 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Simulation Notes, Gaps List, Updated Runbooks | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | ResilienzOperationsIncident | FlowVisuelles ManagementDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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