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| Kriterium |  Agile Story Splitting |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  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 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 |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 1-8 | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List |
Tags1 gemeinsam | BacklogIterationDelivery | PrognoseFlowDelivery | LeanFlowVerschwendungDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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