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| Kriterium |  Product Strategy DIBB |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making OODA Loop |  Delivery Cost of Delay |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | In dynamischen Situationen veralten Entscheidungen schneller, als sie vorbereitet wurden. Der OODA Loop hält Wahrnehmen, Einordnen, Entscheiden und Handeln als wiederkehrenden Takt zusammen, damit Reaktion nicht in Trägheit kippt. | Wenn mehrere Initiativen um knappe Kapazität konkurrieren und Verzögerung teuer werden kann, macht Cost of Delay den wirtschaftlichen Schaden sichtbar. Der Blick auf verlorenen Wert pro Zeitfenster schafft eine klare Grundlage für Reihenfolge und Taktung. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-60 min je Zyklus | 90-180 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-8 | 1-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Situation Assessment, Decision Loop, Action Updates | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz |
Tagskeine Überschneidung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | PrognoseFlowDelivery | EntscheidungVeränderungLernenStrategie | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung |