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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Acceptance Criteria Workshop |  Engineering Kanban |  Agile Example Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 Story vor der Umsetzung klare Prüfpunkte braucht, schärft sie Erwartung und Geltungsbereich gemeinsam. Sie reduziert spätere Streitpunkte über fertig oder nicht fertig. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 20-40 min pro Story | Ongoing | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-6 | 2-12 | 3-7 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Acceptance Criteria, Story-Update | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Example Map, Acceptance Criteria, Open Questions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | AgilAnforderungenRefinementBehavior-Driven Development | FlowVisuelles ManagementDelivery | Behavior-Driven DevelopmentAnforderungenBeispieleRefinement |