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Kriterium
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration zu NoEstimates.
Agile
NoEstimates
Papierillustration einer Annahmenmatrix mit priorisierten Testkarten
Decision Making
Assumption Surfacing
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.In Plänen stecken oft Annahmen, die nie offen formuliert wurden und genau deshalb gefährlich bleiben. Assumption Surfacing macht diese stillen Voraussetzungen sichtbar und priorisiert, welche davon das Vorhaben tragen oder kippen.
Komplexitätunterschiedlich
HochMittelNiedrig
Zeitunterschiedlich
30-90 min Setup, danach laufendlaufend45-90 min
Teilnehmendeunterschiedlich
1-82-122-8
Formatidentisch
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationThroughput Data, Flow Forecast, Slicing RulesAssumption List, Critical Assumptions, Learning Plan
Tagskeine Überschneidung
PrognoseFlowDelivery
SchätzungPrognoseFlow
AnnahmenRisikoEntscheidungDiscovery
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Oft zusammen betrachtet

Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.

Papierillustration einer Assumption Map als ruhige Vier-Felder-Matrix mit Hypothesenkarten und Markierung der wichtigen, kaum belegten Annahmen.
Product Discovery
Assumption Mapping
Anonyme Einzelurteile durchlaufen wiederholte Feedbackschleifen und bilden eine Verteilung.
Decision Making
Delphi Method