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| Kriterium | ![]() Delivery Monte Carlo Forecasting | ![]() Agile Sprint Retrospective | ![]() Agile Start Stop Continue |
|---|---|---|---|
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 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. | Wenn ein Team sein Arbeitsverhalten gezielt justieren will, macht sie Gewohnheiten sichtbar und bewertbar. Sie fokussiert auf konkrete Änderungen statt auf diffuse Stimmung. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Bis zu 3 h für einen einmonatigen Sprint | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | Scrum Team | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Improvement Actions, Team Agreements | Start Stop Continue Board, Improvement Actions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | RetrospektiveVerbesserungLernen | RetrospektiveVerbesserungTeamReflexion |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.






