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| Kriterium |  Agile Story Points |  Delivery Value Stream Mapping |  Operations Bottleneck Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Teams Komplexität statt Stunden bewerten wollen, schafft sie einen gemeinsamen relativen Maßstab. Sie hilft, Unsicherheit, Risiko und Umfang zusammen zu sehen. | 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 Fluss, der sich an einer Stelle staut, sucht die Methode die Kapazitätsgrenze mit dem größten Hebel. Sie erklärt, warum Mehrarbeit an anderer Stelle den Durchsatz kaum verbessert. | 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 | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | laufend, 1-5 min je Item | 1-3 h | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-9 | 4-10 | 3-8 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Point Estimates, Reference Stories, Velocity Data | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungAgilMessung | LeanFlowVerschwendungDelivery | FlowMessungRahmenbedingungen | PrognoseFlowDelivery |