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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations After-Action Review |  Agile Start Stop Continue |
|---|---|---|---|
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. | Nach Einsätzen oder Projektphasen mit unklaren Ergebnissen macht die Methode sichtbar, was tatsächlich passiert ist und was davon lernen lässt. Sie trennt Verlauf, Wirkung und Ursachen, damit Erfahrung in belastbare Verbesserungen übergeht. | Wenn ein Team sein Arbeitsverhalten gezielt justieren will, macht sie Gewohnheiten sichtbar und bewertbar. Sie fokussiert auf konkrete Änderungen statt auf diffuse Stimmung. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 20-45 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-12 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Lessons Learned, Action Items, Event Summary | Start Stop Continue Board, Improvement Actions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | LernenOperationsVerbesserung | RetrospektiveVerbesserungTeamReflexion |
Oft zusammen betrachtet
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