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| Kriterium |  Agile Story Splitting |  Operations Process Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Gemba Walk |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei einem unübersichtlichen Ablauf mit vielen Übergaben macht die Methode den tatsächlichen Prozess sichtbar. Sie zeigt, wo Arbeit weitergegeben, verzögert oder doppelt erledigt wird, damit Verbesserung an den richtigen Stellen ansetzt. | 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 Unklarheit über den realen Prozessverlauf bringt die Methode Beobachtung an den Ort der Arbeit. Sie verbindet Wahrnehmung, Rückfragen und Prozesswissen, damit Entscheidungen auf tatsächlichen Abläufen statt auf Annahmen beruhen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-120 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 3-10 | 1-8 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Process Map, Handoff List, Improvement Backlog | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Observation Notes, Improvement Ideas |
Tagskeine Überschneidung | BacklogIterationDelivery | ProzessOperationsVerbesserung | PrognoseFlowDelivery | LeanBeobachtungProzessOperations |