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Auflistung nach Autor:in "Siegle, Markus"

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  • Konferenzbeitrag
    Projektmanagement und Vorgehensmodelle 2023 - Nachhaltige IT-Projekte - Komplettband
    (Projektmanagement und Vorgehensmodelle 2023 - Nachhaltige IT-Projekte, 2023) Bochtler, Stefan; Schomaker, Gunnar; Abbing, Julian; Linssen, Oliver; Behrendt, Till; Sauer, Joachim; Bozaci, Saadet; Lill-Kochems, Lisa; Kalenborn, Axel; François, Peter A.; Kampmann, Marlon; Plattfaut, Ralf; Coners, André; Göritz, Lorena; Kochon, Enrico; Beinke, Jan Heinrich; Pender, Hanna-Liisa; Thomas, Oliver; Greb, Thomas; Guckenbiehl, Pascal; Krieg, Alexander; Brandt, Sarah; Theobald, Sven; Pappert, Laura; Kusanke, Kristina; Randecker, Luca; Engstler, Martin; Heinzel, Viktoria; Vogl, Ulrich; Siegle, Markus; Bacharach, Guido; Jäger, Jakob; Wehnes, Harald; Duschik, Andreas; Goeken, Matthias; Eichenberg, Timm; Peuser, Martina; Hilmer, Stefan; Lieder, Yelle; Jestädt, Martin; Saier, Lena; Siegert, Mara; Yurttas, Aylin; Bitsch, Günter; Koch de Souza, Larissa; Weßel, Christa
  • Konferenzbeitrag
    Scaled Agile: Toolgestützte Echtzeitplausibilisierung des PI-Planning
    (Projektmanagement und Vorgehensmodelle 2023 - Nachhaltige IT-Projekte, 2023) Vogl, Ulrich; Siegle, Markus
    Agiles Projektvorgehen mit seinen fortschrittlichen Methoden hat sich mittlerweile weitgehend durchgesetzt. So schlank einzelne agile Teams agieren, so komplex wird das Zusammenspiel mehrerer oder gar vieler solcher Teams - insbesondere im Rahmen der auch hier erforderlichen Planung. Aktuelle skalierende Ansätze wie SAFe (Scaled Agile Framework) bieten dafür zwar grundsätzliche Verfahren, jedoch zeigt die Praxis, dass man auf der Meta-Ebene mit zunehmender Anzahl der beteiligten Teams meist zu optimistisch unterwegs ist: Spätestens nach der Auflösung Teamübergreifender Abhängigkeiten ist beim PI-Planning die Komplexität in der Regel so hoch, dass eine realisitische Gesamteinschätzung der Leistbarkeit über alle Teams und das gesamte Program Increment (PI) nicht mehr möglich ist. Das von uns entwickelte Tool ist in der Lage, für beliebige Story-on-Node Netzwerke des agilen PIPlannings Wahrscheinlichkeitsverteilungen abzuleiten und daraus Gesamtwerte zu berechnen, um schließlich aussagekräftige Metriken für Leistbarkeit und Qualität abzuleiten. Im Gegensatz zu bekannten Ansätzen basiert dies nicht auf Simulation, sondern auf der exakten numerischen bzw. approximierten Model Checking-Berechnung der resultierenden Wahrscheinlichkeitsverteilungen, womit typische PI-Planungen sehr effizient durchgerechnet und bewertet werden können.