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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Story Splitting |  Operations Failure Mode and Effects Analysis |
|---|---|---|---|
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 eine Story zu groß für einen sauberen Fluss wird, zerlegt sie Umfang entlang von Wert und Risiko. Sie bringt Arbeit in eine Form, die früher lieferbar und leichter prüfbar ist. | Bei einem Prozess, Produkt oder Service mit spürbaren Ausfallrisiken bewertet die Methode mögliche Fehlbilder vorab. Sie lenkt Aufmerksamkeit auf Kombinationen aus Eintritt, Wirkung und Entdeckbarkeit. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | 2-6 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-6 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | FMEA Table, Risk Priority, Mitigation Actions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | BacklogIterationDelivery | RisikoQualitätOperationsUrsachenanalyse |
Oft zusammen betrachtet
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