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| Kriterium |  Agile NoEstimates |  Operations Change Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Bei einer Abweichung nach einer Veränderung isoliert die Methode den Einfluss des geänderten Zustands. Sie grenzt ein, welche Unterschiede relevant sind und welche nur Begleitrauschen darstellen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | laufend | 45-120 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 2-6 | 1-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Change Matrix, Ursachenhypothesen, Validierungsfragen, Maßnahmenliste | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungPrognoseFlow | VeränderungUrsachenanalyseFehlersucheVergleich | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
