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Kriterium
Anonyme Einzelurteile durchlaufen wiederholte Feedbackschleifen und bilden eine Verteilung.
Decision Making
Delphi Method
Papierillustration eines Kanban-Boards mit vier Spalten, begrenzter laufender Arbeit, einer sichtbaren Blockade und einer Schleife für die Überprüfung.
Engineering
Kanban
Papierillustration zu DACI
Decision Making
DACI
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Zweckunterschiedlich
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.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.In bereichsübergreifenden Entscheidungen verschwimmen Verantwortungen schnell zwischen Zustimmung, Einfluss und Ausführung. DACI ordnet diese Rollen so, dass Entscheidungsdruck, Beitrag und Information sauber getrennt bleiben.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
HochMittelNiedrigHoch
Zeitunterschiedlich
1-4 WochenOngoing30-60 min30-90 min Setup, danach laufend
Teilnehmendeunterschiedlich
6-30 Experten2-122-101-8
Formatunterschiedlich
AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Expert Forecast, Consensus Range, Assumption NotesKanban Board, WIP Policies, Flow MetricsDACI Matrix, Decision Owner, Decision LogForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication
Tagskeine Überschneidung
PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie
FlowVisuelles ManagementDelivery
EntscheidungRollenGovernanceAbstimmung
PrognoseFlowDelivery
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