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| Kriterium |  Delivery Shape Up |  Facilitation Dot Estimation |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Ideal Days |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Produktarbeit in dauernden Sprintwechseln steckenbleibt und Scope ständig wächst, schützt Shape Up den Zuschnitt einer Initiative. Die Methode verbindet feste Zyklen mit klar geformten Vorhaben, damit Fortschritt wieder verlässlich wird. | Wenn Größe oder Aufwand nur grob geschätzt werden können, verdichtet Dot Estimation Erfahrungswissen zu einer schnellen Spanne. Die Methode bringt Vergleichbarkeit in unscharfe Einschätzungen, ohne auf Scheingenauigkeit zu setzen. | 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 Aufwand in echte Arbeitszeit gedacht werden soll, bietet sie einen einfachen Nenner für Vergleiche. Sie macht Schätzung näher an der Frage, wie viel ununterbrochene Zeit etwas braucht. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 6 Wochen Cycle + 2 Wochen Cool-Down | 5-20 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-4 pro Pitch | 3-20 | 1-8 | 2-9 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Pitches, Bet-Table-Entscheidungen, Hill Charts, Cool-Down-Ergebnisse | Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity Caveats |
Tagskeine Überschneidung | PlanungDeliveryAutonomie | SchätzungAufwandRisiko | PrognoseFlowDelivery | SchätzungAufwandAgil |