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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |  Agile Start Stop Continue |  Agile Starfish 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. | 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. | Wenn ein Team sein Arbeitsverhalten gezielt justieren will, macht sie Gewohnheiten sichtbar und bewertbar. Sie fokussiert auf konkrete Änderungen statt auf diffuse Stimmung. | Wenn Verbesserungsoptionen feiner als Start und Stop sortiert werden sollen, bringt sie Beobachtungen in klare Handlungsarten. So wird sichtbar, was mehr, weniger, neu oder weitergeführt werden sollte. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend | 30-60 min | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 3-12 | 4-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Start Stop Continue Board, Improvement Actions | Starfish Board, Practice Changes, Experiments |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow | RetrospektiveVerbesserungTeamReflexion | RetrospektiveVerbesserungExperimenteTeam |