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| Kriterium |  Agile Ideal Days |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Dual-Track Agile |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Aufwand in echte Arbeitszeit gedacht werden soll, bietet sie einen einfachen Nenner für Vergleiche. Sie macht Schätzung näher an der Frage, wie viel ununterbrochene Zeit etwas braucht. | 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 Unsicherheit und Lieferung parallel laufen, trennt sie Lernarbeit von Umsetzung und hält beides verbunden. Sie verhindert, dass ungeprüfte Ideen direkt in den Lieferstrom fallen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 15-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | Laufend, Wochen bis Monate | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-9 | 1-8 | 4-10 | 2-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity Caveats | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungAufwandAgil | PrognoseFlowDelivery | AgilDiscoveryDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery |