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| Kriterium |  Decision Making Cynefin Workshop |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Argument Mapping |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
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 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 Aussagen, Belege und Gegenargumente vermischt sind, verliert eine Debatte schnell ihre Struktur. Argument Mapping zerlegt eine These in ihre Begründungen und macht sichtbar, worauf sie wirklich trägt. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 60-180 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-20 | 1-8 | 1-8 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Cynefin Map, Domain-specific Actions, Sensemaking Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Argument Map, Evidence Gaps, Decision Rationale | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | KomplexitätSensemakingEntscheidung | PrognoseFlowDelivery | SensemakingEntscheidungBegründung | FlowVisuelles ManagementDelivery |