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| Kriterium |  Agile Sprint Retrospective |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Start Stop Continue |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Sprint vorbei ist und Reibung nicht einfach mitgeschleppt werden soll, öffnet sie den Blick auf Zusammenarbeit und Muster. Sie schafft Raum, um Ursachen und Veränderungen gemeinsam zu sehen. | 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 ein Team sein Arbeitsverhalten gezielt justieren will, macht sie Gewohnheiten sichtbar und bewertbar. Sie fokussiert auf konkrete Änderungen statt auf diffuse Stimmung. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Bis zu 3 h für einen einmonatigen Sprint | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | Scrum Team | 1-8 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Improvement Actions, Team Agreements | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Start Stop Continue Board, Improvement Actions |
Tagskeine Überschneidung | RetrospektiveVerbesserungLernen | PrognoseFlowDelivery | RetrospektiveVerbesserungTeamReflexion |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
