Projektmanagement: Plangetriebe vs. wertebasierte Prozessmodelle

1. Einleitung

In einer Welt, die von rasanter technologischer Entwicklung und ständig wechselnden Marktbedingungen geprägt ist, stehen Unternehmen und Projektmanager vor der Herausforderung, den richtigen Managementansatz zu wählen. Die Wahl zwischen klassischen, plangetriebenen Prozessmodellen wie dem Wasserfall- oder dem V-Modell und agilen, wertebasierten Methoden wie Scrum oder Design-Thinking hat entscheidenden Einfluss auf den Projekterfolg. Während klassische Modelle auf strikter Planung und Vorhersehbarkeit beruhen, setzen agile Methoden auf Flexibilität und kontinuierliche Anpassung. Doch welches Modell eignet sich für welche Art von Projekten? Dieser Blogartikel versucht darauf eine Antwort zu geben.

2. Klassische, plangetriebene Prozessmodelle

Klassische, plangetriebene Prozessmodelle, wie das Wasserfall- oder das V-Modell, folgen einer sequenziellen, linearen Struktur. Sie sind besonders nützlich, wenn die Anforderungen eines Projekts von Anfang an klar definiert sind und sich über die Projektlaufzeit wenig ändern.

Kennzeichen klassischer, plangetriebener Prozessmodelle:

• Strukturierte Planung: Diese Modelle basieren auf einem klar definierten, sequentiellen Plan. Alle Phasen eines Projekts werden in einer festen Reihenfolge durchlaufen. Jede Phase muss abgeschlossen sein, bevor die nächste beginnt.
• Vorhersehbarkeit: Das Projekt beginnt mit einer detaillierten Anforderungsanalyse und einer langfristigen Planung. Projektziele, Zeitrahmen und Budgets werden am Anfang festgelegt.
• Geringe Flexibilität: Änderungen während des Projekts sind eher unerwünscht und kostspielig, da sie Rückwirkungen auf bereits abgeschlossene Phasen haben. Das Modell eignet sich gut für Projekte, bei denen die Anforderungen zu Beginn klar sind und sich während der Projektlaufzeit nur geringfügig ändern.
• Messung des Erfolgs: Der Projekterfolg wird anhand der Einhaltung des ursprünglichen Plans sowie der Budget- und Zeitvorgaben gemessen. Qualität und Ergebnis hängen stark von der anfänglichen Planungsgenauigkeit ab.
• Risikomanagement: Risiken werden durch eine gründliche Vorausplanung und entsprechende Dokumentation minimiert.

Anwendungsgebiete: Klassische, plangetriebene Modelle eignen sich besonders für Großbauprojekte, regulierte Industrien (z. B. Medizintechnik) oder Projekte mit klaren rechtlichen Vorgaben.

3. Agile, wertebasierte Prozessmodelle

Agile, wertebasierte Rahmenwerke wie z.B. Scrum oder Design Thinking basieren auf kontinuierlicher Iteration, Kundenfeedback und flexibler Anpassung. Diese Ansätze sind insbesondere für dynamische, innovationsgetriebene Umgebungen geeignet:

Kennzeichen agiler, wertebasierter Prozessmodelle:

• Iterativ und inkrementell: In Scrum wird in kurzen, zeitlich festgelegten Iterationen (Sprints) gearbeitet, wobei am Ende jeder Iteration ein potentiell lieferbares Produktinkrement steht. Der Plan wird laufend an neue Erkenntnisse und geänderte Anforderungen angepasst.
• Hohe Flexibilität: Änderungen in den Anforderungen sind jederzeit möglich, da das Team regelmäßig Feedback vom Kunden einholt und die Prioritäten nach jedem Sprint anpasst. Dies macht es ideal für Projekte mit unsicheren oder sich ändernden Anforderungen.
• Kunden-Feedback: Kunden-Feedback wird über die gesamte Dauer des Projekts in regelmäßigen Abständen eingeholt. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass aus Sicht des Kunden notwendige Änderungen unmittelbar in das Projektvorhaben einfließen.
• Messung des Erfolgs: Der Erfolg wird anhand der Zufriedenheit der Nutzer und den geschaffenen Wert gemessen, nicht an der Einhaltung eines vorab festgelegten Plans. Der Wert wird durch häufige Auslieferungen von funktionalen Produktteilen maximiert.
• Risikomanagement: Risiken werden durch kurze Entwicklungszyklen und schnelle Anpassungen minimiert. Potenzielle Probleme werden somit früh erkannt und behoben.

Anwendungsgebiete: Scrum und ähnliche agile Methoden wie z.B. Design Thinking, SAFe sind ideal für Softwareentwicklung, Start-ups oder innovative Produktentwicklungen, bei denen sich Anforderungen oft ändern.

4. Entscheidungshilfen

Wie kann man nun entscheiden, welches Prozessmodell für ein spezifisches Projekt am besten geeignet ist? Hierbei kann die sogenannte Stacey-Matrix helfen.

Die Stacey-Matrix wird häufig als Entscheidungshilfe für die Wahl zwischen klassischen, plangetriebenen und agilen, wertebasierten Prozessmodellen verwendet. Das Modell der Stacey-Matrix wurde von Ralph D. Stacey entwickelt und klassifiziert Entscheidungen oder Projekte anhand zweier Dimensionen: Dem Grad der Einigkeit (Agreement) über die Projektziele und die Anforderungen (Was soll erreicht werden?) und dem Grad der Sicherheit (Certainty) bezüglich der Vorgehensweise (z.B. Methoden, Technologien, etc.) (Wie können die Projektziele erreicht werden?).

Daraus ergibt sich eine Matrix mit folgenden vier Bereichen (Domänen):

• Einfach: Es herrscht eine hohe Einigkeit über die zu erreichenden Projektziele sowie ein ausgeprägter Konsens über die Vorgehensweise. Im Projekt ist mit wenig Überraschung zu rechnen, es kann auf Erfahrungen und Routinen zurückgegriffen werden, der Ablauf ist bekannt bzw. gut vorhersehbar. → Klassische Methoden (z.B. Wasserfall- oder V-Modell).
• Kompliziert: Die Projektziele sind klar, doch die Anzahl der Variablen nimmt so zu, dass sie nicht mehr einfach überschaubar sind. Das Projekt ist aber immer noch gut vorhersehbar, da die Variablen einer linearen Kausalität folgen. Es gibt viele offene Fragen, die sich jedoch durch Analysen, Verhandlungen oder durch Expertenwissen beantworten lassen. → Planbare Projekte mit strukturierten, teilweise agilen Methoden (z. B. PRINCE2 mit Kanban-Elementen).
• Komplex: Weder die Ziele des Projekts noch die Vorgehensweise sind vollständig bekannt. Es gibt sehr viele Risiken. Anforderungen sind nicht oder nur teilweise bekannt und stehen in gegenseitiger Wechselwirkung. Auch ist nicht sicher, mit welchem Methoden und Techniken das Projektziel am besten erreicht werden kann. Der Grad an Unsicherheit ist hoch. → Agile Methoden (z.B. SCRUM, Design Thinking).
• Chaotisch: Als "chaotisch" wird ein Projekt eingestuft, wenn sowohl Ziele und Anforderungen („Was“) als auch der Lösungsweg („Wie“) komplett unklar sind und mit vielen Unbekannten und Unsicherheiten zu rechnen ist. Die Gefahr des Scheiterns ist sehr hoch. → Krisenmanagement, experimentelles/iteratives Vorgehen.

Klassische, plangetriebene Prozessmodelle eignen sich somit für einfache und komplizierte Projekte mit stabilen Anforderungen, geringen Änderungen und eindeutigen, langfristig planbaren Meilensteinen. Agile, wertebasierte Prozessmodelle sind passend für Projekte bei denen ein interaktives Vorgehen und häufige Anpassungen notwendig sind.

5. Schlussbemerkung

Die Entscheidung zwischen klassischen, plangetriebenen und agilen, wertebasierten Prozessmodellen sollte gut überlegt zum Projektstart getroffen werden. Es ist wichtig, das richtige Modell basierend auf der Art des Projekts, den Anforderungen der Stakeholder und den äußeren Rahmenbedingungen zu wählen. Während stabile, regulierte Umfelder oft von klassischen, plangetriebenen Modellen profitieren, ermöglichen agile Ansätze einen adaptiven Umgang mit Unsicherheiten und Veränderungen. Die Kombination beider Ansätze in hybriden Modellen (z.B. V-Modell kombiniert mit agilen Entwicklungszyklen, Scrum für die Entwicklung und Wasserfall für übergeordnete Meilensteine) ist eine Möglichkeit, um das Beste aus beiden Welten zu vereinen.

• Klassische, plangetriebene Prozessmodelle eignen sich für Projekte mit klaren, stabilen Anforderungen, wie z.B. in stark regulierten Branchen oder bei Großbauprojekten.
• Agile, wertebasierte Porzessmodelle sind ideal für dynamische Umgebungen, in denen sich Anforderungen schnell ändern können, wie z.B. in der Softwareentwicklung.

Beide Ansätze haben ihre Berechtigung, abhängig von der Natur des Projekts und den äußeren Rahmenbedingungen.

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6. Literaturverzeichnis

1. Boehm, B. (1988). A Spiral Model of Software Development and Enhancement. IEEE Computer, 21(5), 61-72.
2. Schwaber, K., & Sutherland, J. (2017). The Scrum Guide. Scrum.org.
3. Royce, W. W. (1970). Managing the Development of Large Software Systems. Proceedings of IEEE WESCON.
4. Snowden, D. J., & Boone, M. E. (2007). A Leader’s Framework for Decision Making. Harvard Business Review.
5. Stacy, R. (1996). Complexity and Creativity in Organizations. Berrett-Koehler Publishers.
6. Highsmith, J. (2009). Agile Project Management: Creating Innovative Products. Addison-Wesley.
7. Sommerville, I. (2015). Software Engineering (10th ed.). Pearson.