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| Kriterium |  Agile Story Splitting |  Operations Theory of Constraints |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations After-Action Review |
|---|---|---|---|---|
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 System, das trotz Aufwand nicht schneller wird, lenkt die Methode Aufmerksamkeit auf den Engpass. Sie konzentriert Verbesserung auf die Stelle, die den Durchsatz tatsächlich begrenzt. | 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. | Nach Einsätzen oder Projektphasen mit unklaren Ergebnissen macht die Methode sichtbar, was tatsächlich passiert ist und was davon lernen lässt. Sie trennt Verlauf, Wirkung und Ursachen, damit Erfahrung in belastbare Verbesserungen übergeht. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 2-4 h Analyse, laufend | 30-90 min Setup, danach laufend | 20-45 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 3-12 | 1-8 | 3-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Constraint Map, Improvement Plan, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Lessons Learned, Action Items, Event Summary |
Tagskeine Überschneidung | BacklogIterationDelivery | OperationsRahmenbedingungenFlowVerbesserung | PrognoseFlowDelivery | LernenOperationsVerbesserung |