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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |  Operations After-Action Review |  Operations Learning Review |
|---|---|---|---|---|
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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | Nach Einsätzen oder Projektphasen mit unklaren Ergebnissen macht die Methode sichtbar, was tatsächlich passiert ist und was davon lernen lässt. Sie trennt Verlauf, Wirkung und Ursachen, damit Erfahrung in belastbare Verbesserungen übergeht. | Nach einer Projektphase mit gemischten Ergebnissen macht die Methode Lernen aus dem Einzelfall wiederverwendbar. Sie verbindet Ereignisse, Entscheidungen und systemische Bedingungen zu belastbaren Einsichten. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend | 20-45 min | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 3-12 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Lessons Learned, Action Items, Event Summary | Learning Review Notes, System Factors, Improvement Actions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow | LernenOperationsVerbesserung | LernenRetrospektiveIncidentOperations |