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| Kriterium |  UX Research Diary Study |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Bottleneck Analysis |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Erfahrungen über Tage oder Wochen entstehen und ein Einzeltermin sie nicht einfängt, hält Diary Study den Verlauf im Alltag fest. Wiederkehrende Auslöser, Stimmungen und Gewohnheiten werden dadurch jenseits der Erinnerungsschärfe sichtbar. | 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. | 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 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 | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-20 | 1-8 | 3-8 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchTrackingVerhalten | PrognoseFlowDelivery | FlowMessungRahmenbedingungen | SchätzungPrognoseFlow |