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| Kriterium |  Agile NoEstimates |  Operations PDCA Cycle |  Operations Standard Work 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 Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. | Wenn dieselbe Aufgabe je nach Person anders erledigt wird, legt die Methode den verlässlichen Kern frei. Sie schafft Vergleichbarkeit, ohne nötigen Handlungsspielraum unnötig zu ersticken. | 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 | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | laufend | 1 h bis mehrere Wochen | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 1-8 | 2-6 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Standard Work Sheet, Abweichungsliste, Verbesserter Standard, Trainingsbedarf | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungPrognoseFlow | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | LeanProzessQualität | PrognoseFlowDelivery |