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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Delivery Communication Plan |  Agile NoEstimates |  Delivery Shape Up |
|---|---|---|---|---|
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 Beteiligte parallel informiert werden müssen und Nachrichten sonst ungleich oder zu spät ankommen, ordnet ein Communication Plan die Kommunikation verlässlich. Kanäle, Zielgruppen und Taktungen greifen ineinander, damit wichtige Informationen nicht verloren gehen. | Wenn Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | Wenn Produktarbeit in dauernden Sprintwechseln steckenbleibt und Scope ständig wächst, schützt Shape Up den Zuschnitt einer Initiative. Die Methode verbindet feste Zyklen mit klar geformten Vorhaben, damit Fortschritt wieder verlässlich wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min | laufend | 6 Wochen Cycle + 2 Wochen Cool-Down |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-6 | 2-12 | 2-4 pro Pitch |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Communication Plan, Channel Matrix, Message Cadence | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Pitches, Bet-Table-Entscheidungen, Hill Charts, Cool-Down-Ergebnisse |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | KommunikationStakeholderDeliveryPlanung | SchätzungPrognoseFlow | PlanungDeliveryAutonomie |