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| Kriterium |  Agile Sprint Retrospective |  Agile NoEstimates |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations After-Action Review |
|---|---|---|---|---|
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 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 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. | Nach Einsätzen oder Projektphasen mit unklaren Ergebnissen macht die Methode sichtbar, was tatsächlich passiert ist und was davon lernen lässt. Sie trennt Verlauf, Wirkung und Ursachen, damit Erfahrung in belastbare Verbesserungen übergeht. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Bis zu 3 h für einen einmonatigen Sprint | laufend | 30-90 min Setup, danach laufend | 20-45 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | Scrum Team | 2-12 | 1-8 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Improvement Actions, Team Agreements | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Lessons Learned, Action Items, Event Summary |
Tagskeine Überschneidung | RetrospektiveVerbesserungLernen | SchätzungPrognoseFlow | PrognoseFlowDelivery | LernenOperationsVerbesserung |