Monte-Carlo-Lieferprognose
Verwenden Sie Monte-Carlo-Simulation, um Liefertermine basierend auf historischen Durchsatzdaten vorherzusagen. Erhalten Sie probabilistische Schätzungen mit P50, P85 und P95 Konfidenzniveaus.
Historische Durchsatzdaten
Fügen Sie mindestens 2 Durchsatz-Datenpunkte hinzu, um eine Simulation durchzuführen.
Was ist Monte-Carlo-Prognose?
Die Monte-Carlo-Simulation verwendet zufällige Stichproben aus Ihren historischen Durchsatzdaten, um Tausende möglicher zukünftiger Ergebnisse zu generieren. Anstatt einer einzelnen deterministischen Schätzung erhalten Sie eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, die die Wahrscheinlichkeit zeigt, innerhalb einer bestimmten Anzahl von Sprints fertig zu werden. Dieser Ansatz berücksichtigt die natürliche Variabilität der Teamleistung und liefert realistischere Lieferprognosen.
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So verwenden Sie die Monte-Carlo-Prognose
Historischen Durchsatz eingeben
Fügen Sie die historischen Durchsatzdaten Ihres Teams hinzu — die Anzahl der abgeschlossenen Elemente pro Sprint oder Woche. Je mehr Datenpunkte Sie hinzufügen, desto genauer wird Ihre Prognose.
Verbleibende Arbeit festlegen
Geben Sie die Gesamtzahl der verbleibenden Elemente (Stories, Aufgaben, Tickets) ein, die geliefert werden müssen. Passen Sie die Simulationsiterationen für mehr oder weniger Präzision an.
Simulation starten und Ergebnisse lesen
Klicken Sie auf 'Simulation starten', um Tausende von zufälligen Iterationen durchzuführen. Überprüfen Sie die P50, P85 und P95 Perzentil-Ergebnisse und das Verteilungsdiagramm.
Praktische Anwendungsfälle
Sprint-Planung
"Prognostizieren Sie, wie viele Sprints Ihr Team benötigt, um das verbleibende Backlog zu liefern, und geben Sie Stakeholdern probabilistische Zeitpläne statt Einzelpunktschätzungen."
Verpflichtung zum Liefertermin
"Verwenden Sie das P85-Perzentil, um sich mit hoher Zuversicht auf einen Liefertermin festzulegen, während Sie P50 als optimistisches Ziel kommunizieren."
Risikobewertung
"Vergleichen Sie die Spanne zwischen P50 und P95, um das Lieferrisiko zu verstehen. Eine große Spanne weist auf hohe Variabilität und potenzielles Terminrisiko hin."
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Häufig gestellte Fragen
?Was ist eine Monte-Carlo-Simulation?
Eine Monte-Carlo-Simulation ist eine statistische Technik, die zufällige Stichproben verwendet, um die Wahrscheinlichkeit verschiedener Ergebnisse zu modellieren. Bei der Lieferprognose werden Ihre historischen Durchsatzdaten Tausende Male zufällig abgetastet, um vorherzusagen, wie lange zukünftige Arbeit dauern könnte.
?Wie viele Datenpunkte brauche ich?
Es sind mindestens 2 Datenpunkte erforderlich, aber wir empfehlen mindestens 8-10 Sprints oder Wochen an Durchsatzdaten für zuverlässige Prognosen.
?Was bedeuten P50, P85 und P95?
P50 bedeutet, dass es eine 50%ige Wahrscheinlichkeit gibt, innerhalb dieser Anzahl von Sprints fertig zu werden. P85 bietet 85% Konfidenz, und P95 gibt 95% Konfidenz. Die meisten Teams verwenden P85 für externe Zusagen.
?Funktioniert das für Kanban-Teams?
Absolut. Verwenden Sie Ihren wöchentlichen Durchsatz (abgeschlossene Elemente pro Woche) anstelle von Sprint-basierten Daten. Die Simulation funktioniert unabhängig von Ihrer Methodik gleich.
?Sind meine Daten privat?
Ja. Alle Berechnungen laufen vollständig in Ihrem Browser. Es werden keine Daten an einen Server gesendet. Ihre Durchsatzdaten werden optional im lokalen Speicher Ihres Browsers gespeichert.
?Ist dieses Tool kostenlos?
Ja, die Monte-Carlo-Lieferprognose ist völlig kostenlos ohne Registrierung. Sie funktioniert zu 100% in Ihrem Browser.
?Wie viele Iterationen sollte ich verwenden?
10.000 Iterationen ist der empfohlene Standardwert und bietet ein gutes Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit. Sie können auf 50.000 erhöhen für mehr Präzision, obwohl der Unterschied normalerweise minimal ist.