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Kriterium
Anonyme Einzelurteile durchlaufen wiederholte Feedbackschleifen und bilden eine Verteilung.
Decision Making
Delphi Method
Papierillustration zu Wideband Delphi.
Decision Making
Wideband Delphi
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 unklaren Zukunftsfragen reicht eine Einzelmeinung selten für belastbare Planung. Wideband Delphi sammelt unabhängige Schätzungen und verdichtet sie zu einem nachvollziehbaren Bereich statt zu einer Scheingenauigkeit.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
HochHochMittelHoch
Zeitunterschiedlich
1-4 Wochen1-4 h oder mehrere Rundenlaufend30-90 min Setup, danach laufend
Teilnehmendeunterschiedlich
6-30 Experten4-12 Experten2-121-8
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Expert Forecast, Consensus Range, Assumption NotesEstimate Range, Assumption Log, Expert Consensus NotesThroughput Data, Flow Forecast, Slicing RulesForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication
Tags1 gemeinsam
PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie
SchätzungExpert:innenPrognose
SchätzungPrognoseFlow
PrognoseFlowDelivery
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