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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |  Systems Thinking Leverage Points |  Systems Thinking Future Reality Tree |
|---|---|---|---|---|
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. | Leverage Points zeigen, an welchen Stellen Eingriffe im System überproportional wirken. Die Methode unterstützt Teams dabei, Energie nicht in Symptome zu stecken, sondern an wirksame Hebel zu gehen. | Ein Future Reality Tree zeigt, wie gewünschte Maßnahmen zu einem besseren Systemzustand führen sollen. Die Methode prüft, ob ein Veränderungspfad logisch zusammenhängt, bevor Zeit in Umsetzung fließt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend | Half day | 2-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 3-12 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Hebel-Map, Aktionsstrategie | Future Reality Tree, Negative Branches, Assumption List, Improved Injections |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow | SystemdenkenVeränderungStrategie | Theory of ConstraintsSystemdenkenVeränderung |