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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Delivery Value Stream Mapping |  DevOps Incident Timeline Analysis |
|---|---|---|---|
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 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. | Bei einem Incident mit unklarer Reihenfolge macht die Methode den zeitlichen Verlauf präzise sichtbar. Sie trennt Wahrnehmung, Reaktion und Verzögerung, damit Ursache und Wirkung sauberer lesbar werden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 60-180 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-10 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Incident Timeline, Evidence Log, Delay Analysis, Improvement Actions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | LeanFlowVerschwendungDelivery | IncidentZeitleisteSite Reliability Engineering |
Oft zusammen betrachtet
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