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| Kriterium |  Agile NoEstimates |  Knowledge Modeling Knowledge Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
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. | Knowledge Mapping macht Wissen, Lücken und Transferwege in einem Feld sichtbar. Es passt, wenn Fachwissen nicht nur vorhanden, sondern auch auffindbar und übertragbar sein soll. | 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 Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | laufend | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 3-12 | 1-8 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Knowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer Plan | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungPrognoseFlow | WissenMappingRisiko | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery |