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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Engineering Kanban |  Agile Acceptance Criteria Workshop |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Die PARA Method organisiert Wissen nach Projects, Areas, Resources und Archives. Sie schafft Ordnung, wenn digitale Notizen, Dateien und Aufgaben nicht mehr sauber zur aktuellen Arbeit passen. | 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 vor der Umsetzung klare Prüfpunkte braucht, schärft sie Erwartung und Geltungsbereich gemeinsam. Sie reduziert spätere Streitpunkte über fertig oder nicht fertig. | 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 | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | Ongoing | 20-40 min pro Story | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 2-12 | 3-6 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Acceptance Criteria, Story-Update | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | FlowVisuelles ManagementDelivery | AgilAnforderungenRefinementBehavior-Driven Development | PrognoseFlowDelivery |