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| Kriterium | ![]() Systems Thinking System Dynamics Simulation | ![]() Agile NoEstimates | ![]() Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | System Dynamics Simulation macht Annahmen über Zeit, Verzögerung und Feedback experimentell prüfbar. Die Methode zeigt, welche Folgen sich erst später oder verstärkt bemerkbar machen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Tage bis Wochen | laufend | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 Modellierende, Stakeholder asynchron | 2-12 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Simulationsmodell, Szenarienberichte | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | SystemdenkenDynamikSimulationAnalyse | SchätzungPrognoseFlow | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.






