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Kriterium
Papierillustration zu Bottleneck Analysis.
Operations
Bottleneck Analysis
Papierillustration zu T-Shirt Sizing.
Agile
T-Shirt Sizing
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration zu NoEstimates.
Agile
NoEstimates
Zweckunterschiedlich
Bei einem Fluss, der sich an einer Stelle staut, sucht die Methode die Kapazitätsgrenze mit dem größten Hebel. Sie erklärt, warum Mehrarbeit an anderer Stelle den Durchsatz kaum verbessert.Wenn Aufwand nur grob eingeordnet werden soll, macht sie Vergleichbarkeit wichtiger als Scheingenauigkeit. Sie hilft, Arbeit schnell in handliche Größen zu sortieren.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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert.
Komplexitätunterschiedlich
MittelNiedrigHochMittel
Zeitunterschiedlich
1-3 h15-45 min30-90 min Setup, danach laufendlaufend
Teilnehmendeunterschiedlich
3-82-121-82-12
Formatidentisch
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up MeasuresSize Buckets, Rough Backlog Map, Split CandidatesForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationThroughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules
Tagskeine Überschneidung
FlowMessungRahmenbedingungen
SchätzungAgilRoadmap
PrognoseFlowDelivery
SchätzungPrognoseFlow
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