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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Affinity Estimation |  Decision Making Delphi Method |  Delivery Cost of Delay |
|---|---|---|---|---|
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 viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | Wenn mehrere Initiativen um knappe Kapazität konkurrieren und Verzögerung teuer werden kann, macht Cost of Delay den wirtschaftlichen Schaden sichtbar. Der Blick auf verlorenen Wert pro Zeitfenster schafft eine klare Grundlage für Reihenfolge und Taktung. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min | 1-4 Wochen | 90-180 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-12 | 6-30 Experten | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungBacklogRelative Schätzung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung |