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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Story Splitting |  Operations Root Cause Analysis |  Operations 8D Problem Solving |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. | Wenn ein Problem wiederkehrt und die Ursache unklar bleibt, legt die Methode das zugrunde liegende Wirkgefüge frei. Sie trennt Symptom, Vermutung und belastbare Erklärung voneinander. | Bei einem akuten Qualitäts- oder Lieferproblem strukturiert die Methode Sofortschutz und Ursachenarbeit gemeinsam. Sie hält die Lage stabil, während die eigentliche Ursache sauber untersucht wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | 1-4 h | 1-6 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-6 | 3-8 | 4-10 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan | 8D Report, Containment Plan, Root Cause Evidence, Corrective Action Plan |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | BacklogIterationDelivery | UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident | QualitätProblemlösungUrsachenanalyse |