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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  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 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 | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-12 | 4-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Start Stop Continue Board, Improvement Actions | Starfish Board, Practice Changes, Experiments |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | RetrospektiveVerbesserungTeamReflexion | RetrospektiveVerbesserungExperimenteTeam |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
