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| Kriterium |  Delivery Value Stream Mapping |  Agile Bucket System |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Affinity Estimation |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 eine größere Menge Arbeit schnell grob geschätzt werden soll, verteilt sie Items in vorgegebene Größenräume. Sie spart Diskussion, ohne die Vergleichbarkeit ganz aufzugeben. | 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 viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 30-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 3-12 | 1-8 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Bucketed Backlog, Relative Estimates, Split Candidates | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items |
Tagskeine Überschneidung | LeanFlowVerschwendungDelivery | SchätzungBacklogRelative Schätzung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungBacklogRelative Schätzung |