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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |  Agile Start Stop Continue |  Agile Mad Sad Glad |
|---|---|---|---|---|
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 ein Team sein Arbeitsverhalten gezielt justieren will, macht sie Gewohnheiten sichtbar und bewertbar. Sie fokussiert auf konkrete Änderungen statt auf diffuse Stimmung. | Wenn die Stimmungslage eines Teams oder Workshops lesbar werden soll, strukturiert sie emotionale Signale ohne viel Vorlauf. Sie macht Belastung, Entlastung und Energiequellen greifbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing | 30-60 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 3-12 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Start Stop Continue Board, Improvement Actions | Emotion Board, Themes, Action Items |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | RetrospektiveVerbesserungTeamReflexion | RetrospektiveTeamReflexion |