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| Kriterium |  Delivery Value Stream Mapping |  Domain Modeling Bounded Context Canvas |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Wenn ein fachlicher Kontext noch unscharf umrissen ist, bringt sie Sprache, Zuständigkeit und Integrationsraum in Form. Sie klärt, was zusammengehört und wo eine Grenze tragfähig sein muss. | 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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 3-8 | 1-8 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Context Canvas, Glossary, Integration Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | LeanFlowVerschwendungDelivery | Domain-Driven DesignGrenzenModellierung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow |