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| Kriterium |  Decision Making Delphi Method |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Strategy DIBB |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
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 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 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 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 | Hoch | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 h | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 6-30 Experten | 1-8 | 2-8 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | PrognoseFlowDelivery | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | FlowVisuelles ManagementDelivery |