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| Kriterium |  Agile Scrum |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Delivery Value Stream Mapping |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Team in einem festen Lieferrhythmus arbeiten soll, stabilisiert sie Takt, Verantwortung und Feedbackschleifen. Sie macht Zusammenarbeit über Sprintgrenzen hinweg verlässlich. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen je Sprint, laufend | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 (Scrum Team) | 1-8 | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Product Backlog, Sprint Backlog, Increment, Sprint Goal | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List |
Tagskeine Überschneidung | AgilIterationTakt | PrognoseFlowDelivery | LeanFlowVerschwendungDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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