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| Kriterium | ![]() Agile WSJF | ![]() Delivery Monte Carlo Forecasting | ![]() Product Strategy DIBB | ![]() 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 eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | 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 | 1-2 h | 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 | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List |
Tagskeine Überschneidung | LeanÖkonomieReihenfolgePriorisierung | PrognoseFlowDelivery | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | LeanFlowVerschwendungDelivery |



