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| Kriterium |  Agile Story Splitting |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations A3 Problem Solving |  Operations Kaizen Event |
|---|---|---|---|---|
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 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. | Bei einem eng umrissenen Prozessabschnitt mit spürbarer Verschwendung bündelt die Methode gemeinsame Veränderungsenergie. Sie eignet sich, wenn schnelle Lernschleifen und sichtbare Anpassungen gefragt sind. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min | 0.5-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 1-8 | 2-5 | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | A3 Report, Action Plan, Root Cause Analysis | Kaizen Charter, Waste List, Improvement Experiments, Standard Work Update |
Tagskeine Überschneidung | BacklogIterationDelivery | PrognoseFlowDelivery | LeanProblemlösungCoachingOperations | LeanKontinuierliche VerbesserungOperations |