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| Kriterium |  Agile Example Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine Story fachliche Regeln und Ausnahmen trägt, bringt sie Klarheit vor der Umsetzung. Sie macht Beispiele, offene Fragen und Abgrenzungen so sichtbar, dass die Logik gemeinsam tragfähig wird. | 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 Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. | 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 | Niedrig | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-7 | 1-8 | 2-12 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Example Map, Acceptance Criteria, Open Questions | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | Behavior-Driven DevelopmentAnforderungenBeispieleRefinement | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | SchätzungPrognoseFlow |