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| Kriterium |  Operations PDCA Cycle |  Engineering Kanban |  Agile NoEstimates |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. | 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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | 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 | Niedrig | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1 h bis mehrere Wochen | Ongoing | laufend | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 2-12 | 1-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | FlowVisuelles ManagementDelivery | SchätzungPrognoseFlow | PrognoseFlowDelivery |