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Kriterium
Anonyme Einzelurteile durchlaufen wiederholte Feedbackschleifen und bilden eine Verteilung.
Decision Making
Delphi Method
Papierillustration zu Three-Point Estimation.
Decision Making
Three-Point Estimation
Papierillustration zu NoEstimates.
Agile
NoEstimates
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Zweckunterschiedlich
Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen.Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar.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
HochMittelMittelHoch
Zeitunterschiedlich
1-4 Wochen10-30 min je Itemlaufend30-90 min Setup, danach laufend
Teilnehmendeunterschiedlich
6-30 Experten1-82-121-8
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Expert Forecast, Consensus Range, Assumption NotesThree-Point Estimate, Risk Range, Assumption NotesThroughput Data, Flow Forecast, Slicing RulesForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication
Tags1 gemeinsam
PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie
SchätzungUnsicherheitPrognose
SchätzungPrognoseFlow
PrognoseFlowDelivery
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