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| Kriterium |  Agile Story Points |  Delivery Value Stream Mapping |  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. | 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 | Hoch |
Zeitunterschiedlich | laufend, 1-5 min je Item | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-9 | 4-10 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Point Estimates, Reference Stories, Velocity Data | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungAgilMessung | LeanFlowVerschwendungDelivery | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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