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| Kriterium |  Agile Affinity Estimation |  Delivery Value Stream Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Bucket System |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. | 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. | 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 größere Menge Arbeit schnell grob geschätzt werden soll, verteilt sie Items in vorgegebene Größenräume. Sie spart Diskussion, ohne die Vergleichbarkeit ganz aufzugeben. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 4-10 | 1-8 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Bucketed Backlog, Relative Estimates, Split Candidates |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungBacklogRelative Schätzung | LeanFlowVerschwendungDelivery | PrognoseFlowDelivery | SchätzungBacklogRelative Schätzung |