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| Kriterium |  Agile Story Splitting |  Agile WSJF |  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 viele Aufgaben um dieselben Kapazitäten konkurrieren, ordnet sie Arbeit nach wirtschaftlicher Wirkung. Sie macht Zeitverlust, Nutzen und Aufwand gemeinsam vergleichbar. | 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 | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 45-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 3-10 | 1-8 | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Ranked Backlog, Cost-of-Delay Assumptions | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List |
Tagskeine Überschneidung | BacklogIterationDelivery | LeanÖkonomieReihenfolgePriorisierung | PrognoseFlowDelivery | LeanFlowVerschwendungDelivery |