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| Kriterium |  Agile WSJF |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Constraint Analysis |  Delivery Value Stream Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 ein Vorhaben stockt, liegt die Grenze oft nicht in der Idee, sondern in harten oder weichen Rahmenbedingungen. Constraint Analysis trennt diese Begrenzungen und zeigt, welche davon tatsächlich gestaltbar sind. | 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 | Hoch | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-8 | 2-8 | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Ranked Backlog, Cost-of-Delay Assumptions | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Constraint List, Hard/Soft Classification, Option Impact Notes, Decision Boundaries | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List |
Tagskeine Überschneidung | LeanÖkonomieReihenfolgePriorisierung | PrognoseFlowDelivery | RahmenbedingungenEntscheidungPlanungOptionen | LeanFlowVerschwendungDelivery |