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| Kriterium |  Operations Visual Management |  Agile Story Points |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei hoher Taktung und vielen parallelen Themen macht die Methode Status, Abweichungen und Prioritäten auf einen Blick sichtbar. Sie reduziert Suchaufwand und verhindert, dass Relevantes in der täglichen Arbeit untergeht. | Wenn Teams Komplexität statt Stunden bewerten wollen, schafft sie einen gemeinsamen relativen Maßstab. Sie hilft, Unsicherheit, Risiko und Umfang zusammen zu sehen. | 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 Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | laufend, 1-5 min je Item | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-20 | 3-9 | 1-8 | 2-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Visual Board, Status Indicators, Exception Cues | Point Estimates, Reference Stories, Velocity Data | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | SignaleOperationsVisuelles Management | SchätzungAgilMessung | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery |