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| Kriterium | ![]() Engineering Failure Scenario Analysis | ![]() Agile NoEstimates | ![]() Facilitation Dot Estimation | ![]() Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | In kritischen Prozessen reicht es nicht, nur den Normalfall zu planen. Failure Scenario Analysis betrachtet den Weg ins Scheitern und zeigt, welche Ausfälle, Ketten und Kontrolllücken am meisten Schaden erzeugen. | 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 Größe oder Aufwand nur grob geschätzt werden können, verdichtet Dot Estimation Erfahrungswissen zu einer schnellen Spanne. Die Methode bringt Vergleichbarkeit in unscharfe Einschätzungen, ohne auf Scheingenauigkeit zu setzen. | 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 | Mittel | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | laufend | 5-20 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 2-12 | 3-20 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Failure Scenarios, Risk Notes, Control Gaps, Test and Response Actions | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | ScheiternResilienzRisiko | SchätzungPrognoseFlow | SchätzungAufwandRisiko | PrognoseFlowDelivery |



