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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Learning Review |  Agile Sprint Retrospective |
|---|---|---|---|
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. | Nach einer Projektphase mit gemischten Ergebnissen macht die Methode Lernen aus dem Einzelfall wiederverwendbar. Sie verbindet Ereignisse, Entscheidungen und systemische Bedingungen zu belastbaren Einsichten. | Wenn ein Sprint vorbei ist und Reibung nicht einfach mitgeschleppt werden soll, öffnet sie den Blick auf Zusammenarbeit und Muster. Sie schafft Raum, um Ursachen und Veränderungen gemeinsam zu sehen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | Bis zu 3 h für einen einmonatigen Sprint |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | Scrum Team |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Learning Review Notes, System Factors, Improvement Actions | Improvement Actions, Team Agreements |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | LernenRetrospektiveIncidentOperations | RetrospektiveVerbesserungLernen |
Oft zusammen betrachtet
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