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Kriterium
Papierillustration von Shape Up mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Delivery
Shape Up
Papierillustration zu NoEstimates.
Agile
NoEstimates
Arbeitsfläche für Value Stream Mapping: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Delivery
Value Stream Mapping
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert.Wenn Lieferarbeit in Wartezeiten, Übergaben und verstecktem Aufwand zerfällt, macht Value Stream Mapping den tatsächlichen Fluss sichtbar. Die Methode legt Engpässe, Liegezeiten und Rückkopplungen offen, damit Durchlaufzeit und Verbesserungshebel greifbar werden.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
MittelMittelMittelHoch
Zeitunterschiedlich
6 Wochen Cycle + 2 Wochen Cool-Downlaufend1-3 h30-90 min Setup, danach laufend
Teilnehmendeunterschiedlich
2-4 pro Pitch2-124-101-8
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshopWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Pitches, Bet-Table-Entscheidungen, Hill Charts, Cool-Down-ErgebnisseThroughput Data, Flow Forecast, Slicing RulesCurrent-state Map, Future-state Map, Bottleneck ListForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication
Tagskeine Überschneidung
PlanungDeliveryAutonomie
SchätzungPrognoseFlow
LeanFlowVerschwendungDelivery
PrognoseFlowDelivery
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