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| Kriterium |  Domain Modeling Context Map |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |  Decision Making Delphi Method |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn mehrere Kontexte miteinander reden müssen, macht sie deren Beziehungen und Abhängigkeiten lesbar. Sie hilft, Integrationsdruck und Zuständigkeiten über Systemgrenzen hinweg zu sortieren. | 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 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. | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-8 | 2-12 | 6-30 Experten |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Context Map, Integration Patterns, Boundary Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes |
Tagskeine Überschneidung | Domain-Driven DesignGrenzenStrategie | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie |