ScrumBan: Scrum und Kanban kombiniert

• Tag 1: Kanban Method verstehen und ins Scrum-Team bringen
• 1. Markt-Lage 2026 für Scrum und Kanban-Kombination
  • Warum klassisches Scrum 2026 oft an Grenzen stößt: Sprint-Überlastung, ungeplante Arbeit, schwierige Forecasts
  • ScrumBan als Profi-Antwort: das Beste aus zwei Methoden
  • Markt-Anwender 2026: IT-Mannschaften mit Wartungs- und Support-Anteil, Plattform-Mannschaften, DevOps-Teams, Service-Mannschaften, Produkt-Mannschaften mit dauerhaft laufenden Inkrementen
  • Zertifizierungs-Markt: PSK I von Scrum.org als Standard, Kanban University KMP-I und KMP-II als Alternative
  • Vergleich zu reinen Scrum- und reinen Kanban-Anwendungen

• 2. Kanban Method Grundlagen
  • Was Kanban als Methode ist (nicht zu verwechseln mit Toyota-Kanban-Karten)
  • Die fünf Grund-Praktiken: Workflow visualisieren, WIP begrenzen, Flow managen, explizite Regeln formulieren, Verbesserungs-Möglichkeiten nutzen
  • Die vier Grund-Prinzipien: mit dem Bestand starten, evolutionäre Veränderung, alle Rollen respektieren, Führung auf allen Ebenen
  • Pull-System statt Push-System
  • Wann Kanban besser passt als Scrum, wann nicht

• 3. Kanban-Board und WIP-Limits
  • Aufbau eines Kanban-Boards: Spalten als Workflow-Schritte
  • Karten als Arbeitspakete
  • WIP-Limits pro Spalte und für das Gesamt-Board
  • Klassen-Service-Spalten: Standard, Express, Fix Date
  • Visuelle Signale für Blocker und Verzögerungen
  • Digitale versus physische Boards
  • Anti-Patterns: zu viele Spalten, fehlende WIP-Limits, unrealistische Limits

• 4. Flow Metrics: Throughput, Lead Time, Cycle Time, WIP-Aging
  • Was Throughput ist und wie er gemessen wird
  • Lead Time versus Cycle Time - wichtige Unterscheidung
  • WIP als zentraler Hebel (Littles Law)
  • WIP-Aging als Frühwarn-Signal für blockierte Arbeit
  • Cumulative Flow Diagram (CFD) als klassisches Auswertungs-Werkzeug
  • Was CFDs zeigen: Bestände, Lead Times, Engpässe
  • Moderne Alternativen: Aging WIP Chart, Scatter Plot für Cycle Time

• 5. Service Levels, Service Classes und Replenishment
  • Service Level Expectation (SLE) als Liefer-Versprechen
  • Klassen-Service: Standard, Express, Fixed Date, Intangible
  • Replenishment als Pull-Ritual statt klassischem Sprint-Planning
  • Backlog Refinement im ScrumBan-Kontext
  • Klare Eingangs-Kriterien (Definition of Ready)

• Praxis-Übung Tag 1: Kanban-Board für ein Beispiel-Team aufsetzen
• Für ein gemeinsam gewähltes Beispiel-Team (zum Beispiel ein Plattform-Team mit Feature- und Wartungs-Anteilen) ein Kanban-Board entwerfen: Spalten festlegen, WIP-Limits setzen, drei Service-Klassen definieren, fünf Beispiel-Karten platzieren. Ergebnis: ein praxis-taugliches Board-Konzept zum Mitnehmen.
• Tag 2: ScrumBan in der Praxis und PSK-Vorbereitung
• 6. ScrumBan: Scrum-Events und Artefakte mit Kanban erweitern
  • Sprint Backlog auf einem Kanban-Board visualisieren
  • Daily Scrum als Flow-Bezug (statt reiner Status-Abfrage)
  • Sprint Review und Retrospektive mit Flow-Metriken anreichern
  • Sprint Planning als Replenishment-Event neu denken
  • Product Backlog Refinement als kontinuierliche Pull-Aktivität
  • Rollen unverändert: Scrum Master, Product Owner, Entwickler
  • Definition of Done mit Service-Level-Bezug

• 7. Backlog-Management mit Pull und Replenishment
  • Klassisches Sprint-Planning versus Pull-Replenishment
  • Replenishment-Frequenz: täglich, wöchentlich, bei freier Kapazität
  • Priorisierungs-Regeln: Wert, Risiko, Service-Klasse, Cost of Delay
  • Cost of Delay als Profi-Konzept
  • Eingangs-Regeln für die Replenishment-Spalte
  • Stakeholder-Anbindung an die Pull-Logik

• 8. Forecasting mit Monte Carlo statt nur Velocity
  • Klassische Velocity als Prognose-Werkzeug - Stärken und Schwächen
  • Monte-Carlo-Simulation als modernes Forecasting
  • Was Monte Carlo macht: viele Durchläufe mit historischen Daten
  • Anwendungs-Fall: Wie viele Aufgaben schaffen wir in den nächsten 4 Wochen mit 85-Prozent-Wahrscheinlichkeit?"
  • Anwendungs-Fall: Wann ist die Aufgabe X mit hoher Wahrscheinlichkeit fertig?"
  • Tools 2026 mit Monte-Carlo-Anbindung
  • Kommunikation an Stakeholder: Wahrscheinlichkeits-Bänder statt Punkt-Schätzungen

• 9. Continuous Improvement mit Kaizen-Events
  • Kaizen-Events als systematische Verbesserungs-Rituale
  • Auswertung über Flow Metrics
  • Engpass-Erkennung und Beseitigung (Theory of Constraints)
  • A3-Berichte als strukturiertes Verbesserungs-Werkzeug
  • Operations Review und Service Delivery Review als skalierte Kanban-Rituale
  • Anbindung an die Scrum-Retrospektive

• 10. PSK-Zertifizierung von Scrum.org
  • Was PSK I prüft: Kanban-Grundlagen, Flow Metrics, ScrumBan-Praxis, Scrum-Anbindung
  • Prüfungs-Format und -Bedingungen
  • Vorbereitungs-Strategie und nützliche Material-Empfehlungen
  • Verhältnis zu PSM I, PSPO I und PSD I
  • 20-Prozent-Rabatt auf den Prüfungs-Gutschein für GFU-Teilnehmende

• 11. Tools 2026 und KI-Anbindung
  • Etablierte Tools: Jira, Azure DevOps, Linear, Asana, Trello
  • KI-Anbindung 2026: Atlassian Intelligence in Jira, Linear AI, KI-gestütztes Backlog-Refinement
  • Anwendungs-Fälle: Automatische Story-Verfeinerung, Anomalie-Erkennung im Flow, Forecast-Empfehlungen, Retrospektiv-Vorbereitung
  • Visuelle Werkstatt-Anwendungen: Miro, MURAL, FigJam für Remote-Workshops
  • Datenexport für Monte-Carlo-Forecasting (Cycle Time, Throughput-Historie)
  • DSGVO bei KI-Anbindungen im Backlog

• Praxis-Übung Tag 2: ScrumBan-Simulation mit Replenishment und Forecasting
• In Klein-Gruppen eine vereinfachte ScrumBan-Simulation durchspielen: zwei Replenishment-Runden, drei Service-Klassen, WIP-Limits durchsetzen, am Ende Throughput und Cycle Time auswerten und eine einfache Forecast-Aussage formulieren. Ergebnis: gefühlte Sicherheit in der Anwendung der Praktiken.

LernzieleJede teilnehmende Person verlässt das Seminar mit einem praxis-tauglichen Kanban-Board-Konzept für das eigene Team aus Praxis-Übung Tag 1, mit einer erlebten ScrumBan-Simulation und einer ersten Forecast-Aussage aus Praxis-Übung Tag 2, mit einem fundierten Verständnis der Kanban-Method-Grundlagen, mit klarer Sicht auf Flow Metrics und ihre Auswertung, mit Replenishment und Monte-Carlo-Forecasting als modernen Profi-Praktiken.Zielgruppen

• Scrum Master mit Wunsch nach Flow-Optimierung: Die ihren Sprint-Workflow stetig verbessern und Engpässe sichtbar machen wollen.
• Product Owner mit Backlog-Engpässen: Die ihre Backlog-Verwaltung über Replenishment und Pull-Logik strukturieren wollen.
• Agile Coaches mit Methoden-Erweiterung: Die ScrumBan als Profi-Erweiterung in ihren Beratungs-Werkzeugkasten aufnehmen wollen.
• Teams mit Wartungs-, Support- oder Service-Anteil: Die neben den Sprint-Aufgaben auch laufende ungeplante Arbeit haben.
• Projekt-Leiter im Übergang zu agiler Arbeit: Die Scrum schon nutzen und nach besserem Forecasting und stabilerem Flow suchen.

Voraussetzungen: Solide Scrum-Praxis (mindestens auf PSM-I- oder PSPO-I-Niveau, oder mehrere Monate praktische Sprint-Erfahrung). Erste Berührung mit Kanban hilfreich, nicht zwingend - die nötigen Kanban-Grundlagen werden im Workshop vermittelt. Erfahrung in einem Scrum-Team (als Master, Owner, Entwickler, Tester oder Stakeholder). Eigene Praxis-Beispiele aus dem Bestand-Team als Diskussions-Gegenstand sehr willkommen.