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