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| Kriterium |  Systems Thinking Behavior Over Time Graph |  Agile NoEstimates |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Ein Behavior Over Time Graph zeigt, wie sich eine Kennzahl oder Beobachtung über Zeit entwickelt. Die Methode macht Trends, Brüche und wiederkehrende Muster sichtbar, die in Momentaufnahmen untergehen. | Wenn Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 20-45 min | laufend | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-10 | 2-12 | 1-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Behavior Over Time Graph, Trend Hypotheses, Key Events | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | SystemdenkenMusterDynamik | SchätzungPrognoseFlow | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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