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| Kriterium |  Agile Story Splitting |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations 5 Whys |  Operations A3 Problem Solving |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. | Bei einer einzelnen, schwer erklärbaren Abweichung legt die Methode die kausale Kette hinter dem sichtbaren Symptom frei. Sie hält die Ursache so lange offen, bis eine steuerbare Bedingung statt einer bloßen Beschreibung vorliegt. | Bei einer komplexen Abweichung mit mehreren Beteiligten bündelt die Methode Problem, Analyse und Entscheidung auf einer Seite. Sie schafft einen gemeinsamen Arbeitsraum, in dem Ursachen, Gegenmaßnahmen und Nachverfolgung zusammenpassen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-30 min | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 1-8 | 2-6 | 2-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen | A3 Report, Action Plan, Root Cause Analysis |
Tagskeine Überschneidung | BacklogIterationDelivery | PrognoseFlowDelivery | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung | LeanProblemlösungCoachingOperations |