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| Kriterium |  Agile Story Splitting |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Waste Analysis |
|---|---|---|---|
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 Prozess, der viel beschäftigt, aber wenig Wert schafft, legt die Methode Verschwendung offen. Sie richtet den Blick auf unnötige Wege, Wartezeiten, Nacharbeit und Übererfüllung. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-120 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 1-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Waste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog |
Tagskeine Überschneidung | BacklogIterationDelivery | PrognoseFlowDelivery | VerschwendungLeanProzessverbesserung |
Oft zusammen betrachtet
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