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| Kriterium |  Decision Making Cynefin Workshop |  Engineering Kanban |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Probleme unklar, chaotisch oder nur scheinbar bekannt sind, greifen Standardrezepte zu kurz. Ein Cynefin Workshop sortiert Situationen nach ihrer Problemart und verbindet sie mit passender Handlungslogik. | 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 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 | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 60-180 min | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-20 | 2-12 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Cynefin Map, Domain-specific Actions, Sensemaking Notes | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | KomplexitätSensemakingEntscheidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
