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| Kriterium |  Agile Story Splitting |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Scrum |  Delivery Value Stream Mapping |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn ein Team in einem festen Lieferrhythmus arbeiten soll, stabilisiert sie Takt, Verantwortung und Feedbackschleifen. Sie macht Zusammenarbeit über Sprintgrenzen hinweg verlässlich. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-4 Wochen je Sprint, laufend | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 1-8 | 3-10 (Scrum Team) | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Product Backlog, Sprint Backlog, Increment, Sprint Goal | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List |
Tagskeine Überschneidung | BacklogIterationDelivery | PrognoseFlowDelivery | AgilIterationTakt | LeanFlowVerschwendungDelivery |