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Kriterium
Papierillustration zu Three-Point Estimation.
Decision Making
Three-Point Estimation
Arbeitsfläche für Value Stream Mapping: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Delivery
Value Stream Mapping
Papierillustration von Dual Track Agile mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Product Discovery
Dual-Track Agile
Papierillustration eines Kanban-Boards mit vier Spalten, begrenzter laufender Arbeit, einer sichtbaren Blockade und einer Schleife für die Überprüfung.
Engineering
Kanban
Zweckunterschiedlich
Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar.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 Unsicherheit und Lieferung parallel laufen, trennt sie Lernarbeit von Umsetzung und hält beides verbunden. Sie verhindert, dass ungeprüfte Ideen direkt in den Lieferstrom fallen.Wenn Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird.
Komplexitätidentisch
MittelMittelMittelMittel
Zeitunterschiedlich
10-30 min je Item1-3 hLaufend, Wochen bis MonateOngoing
Teilnehmendeunterschiedlich
1-84-104-102-12
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshopWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption NotesCurrent-state Map, Future-state Map, Bottleneck ListDiscovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte StoriesKanban Board, WIP Policies, Flow Metrics
Tagskeine Überschneidung
SchätzungUnsicherheitPrognose
LeanFlowVerschwendungDelivery
AgilDiscoveryDelivery
FlowVisuelles ManagementDelivery
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