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| Kriterium |  Agile Story Splitting |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations 8D 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 einem akuten Qualitäts- oder Lieferproblem strukturiert die Methode Sofortschutz und Ursachenarbeit gemeinsam. Sie hält die Lage stabil, während die eigentliche Ursache sauber untersucht wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-6 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 1-8 | 4-10 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | 8D Report, Containment Plan, Root Cause Evidence, Corrective Action Plan |
Tagskeine Überschneidung | BacklogIterationDelivery | PrognoseFlowDelivery | QualitätProblemlösungUrsachenanalyse |
Oft zusammen betrachtet
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