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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Bucket System |  Delivery Cost of Delay |  Agile Affinity Estimation |
|---|---|---|---|---|
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 größere Menge Arbeit schnell grob geschätzt werden soll, verteilt sie Items in vorgegebene Größenräume. Sie spart Diskussion, ohne die Vergleichbarkeit ganz aufzugeben. | 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. | Wenn viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min | 90-180 min | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-12 | 3-8 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Bucketed Backlog, Relative Estimates, Split Candidates | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungBacklogRelative Schätzung | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung | SchätzungBacklogRelative Schätzung |