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| Kriterium |  Delivery Cost of Delay |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile WSJF |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn mehrere Initiativen um knappe Kapazität konkurrieren und Verzögerung teuer werden kann, macht Cost of Delay den wirtschaftlichen Schaden sichtbar. Der Blick auf verlorenen Wert pro Zeitfenster schafft eine klare Grundlage für Reihenfolge und Taktung. | 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 viele Aufgaben um dieselben Kapazitäten konkurrieren, ordnet sie Arbeit nach wirtschaftlicher Wirkung. Sie macht Zeitverlust, Nutzen und Aufwand gemeinsam vergleichbar. |
Komplexitätidentisch | Hoch | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 90-180 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 1-8 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Ranked Backlog, Cost-of-Delay Assumptions |
Tagskeine Überschneidung | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung | PrognoseFlowDelivery | LeanÖkonomieReihenfolgePriorisierung |
Oft zusammen betrachtet
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