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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |  Agile Bucket System |  Agile Planning Poker |
|---|---|---|---|---|
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 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. | 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 Schätzungen im Team zu stark auseinandergehen, bringt sie unterschiedliche Erwartungen auf einen gemeinsamen Prüfstand. Sie trennt grobe Komplexität von ungesagten Annahmen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing | 30-90 min | 2-5 min je Item |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 3-12 | 3-9 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Bucketed Backlog, Relative Estimates, Split Candidates | Relative Estimates, Assumption Notes, Split Candidates |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | SchätzungBacklogRelative Schätzung | SchätzungAgilRelative SchätzungTeam |