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| Kriterium |  Decision Making Delphi Method |  Engineering Kanban |  Product Strategy DIBB |  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. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen 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 | Hoch | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | Ongoing | 1-2 h | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 6-30 Experten | 2-12 | 2-8 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | FlowVisuelles ManagementDelivery | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | PrognoseFlowDelivery |