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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Bucket System |  Decision Making Wideband Delphi |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei unklaren Zukunftsfragen reicht eine Einzelmeinung selten für belastbare Planung. Wideband Delphi sammelt unabhängige Schätzungen und verdichtet sie zu einem nachvollziehbaren Bereich statt zu einer Scheingenauigkeit. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min | 1-4 h oder mehrere Runden | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-12 | 4-12 Experten | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Bucketed Backlog, Relative Estimates, Split Candidates | Estimate Range, Assumption Log, Expert Consensus Notes | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungBacklogRelative Schätzung | SchätzungExpert:innenPrognose | FlowVisuelles ManagementDelivery |