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| Kriterium |  Agile WSJF |  Delivery Shape Up |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Aufgaben um dieselben Kapazitäten konkurrieren, ordnet sie Arbeit nach wirtschaftlicher Wirkung. Sie macht Zeitverlust, Nutzen und Aufwand gemeinsam vergleichbar. | Wenn Produktarbeit in dauernden Sprintwechseln steckenbleibt und Scope ständig wächst, schützt Shape Up den Zuschnitt einer Initiative. Die Methode verbindet feste Zyklen mit klar geformten Vorhaben, damit Fortschritt wieder verlässlich wird. | 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 | 45-90 min | 6 Wochen Cycle + 2 Wochen Cool-Down | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 2-4 pro Pitch | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Ranked Backlog, Cost-of-Delay Assumptions | Pitches, Bet-Table-Entscheidungen, Hill Charts, Cool-Down-Ergebnisse | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | LeanÖkonomieReihenfolgePriorisierung | PlanungDeliveryAutonomie | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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