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| Kriterium |  Agile Story Splitting |  Operations Bottleneck Analysis |  Operations Waste Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine Story zu groß für einen sauberen Fluss wird, zerlegt sie Umfang entlang von Wert und Risiko. Sie bringt Arbeit in eine Form, die früher lieferbar und leichter prüfbar ist. | 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. | Bei einem Prozess, der viel beschäftigt, aber wenig Wert schafft, legt die Methode Verschwendung offen. Sie richtet den Blick auf unnötige Wege, Wartezeiten, Nacharbeit und Übererfüllung. | 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 | 30-60 min | 1-3 h | 45-120 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 3-8 | 2-8 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Waste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | BacklogIterationDelivery | FlowMessungRahmenbedingungen | VerschwendungLeanProzessverbesserung | PrognoseFlowDelivery |