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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Bucket System |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 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 eine größere Menge Arbeit schnell grob geschätzt werden soll, verteilt sie Items in vorgegebene Größenräume. Sie spart Diskussion, ohne die Vergleichbarkeit ganz aufzugeben. | 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 | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 1-8 | 3-12 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Bucketed Backlog, Relative Estimates, Split Candidates | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseFlowDelivery | SchätzungBacklogRelative Schätzung | SchätzungPrognoseFlow |