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| Kriterium |  Knowledge Modeling Domain Storytelling |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations ALPEN Method |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Domain Storytelling übersetzt Fachwissen in eine gemeinsame Erzählung aus Akteuren, Objekten und Abläufen. Besonders nützlich ist es, wenn Sprache, Regeln und Prozessverständnis eng verbunden werden müssen. | 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. | Bei einem übervollen Tag mit zu vielen Aufgaben entsteht ein realistisches Tagesbild. Die Methode verbindet Schätzen, Entscheiden und Pufferdenken, damit Planung zur verfügbaren Energie und Zeit passt. | 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 | Niedrig | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 10-20 min täglich | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-8 | 1 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Domain Story, Glossary Notes, Process Narrative | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Daily Plan, Time Estimates, Review Notes | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | WissenDomain-Driven DesignProzess | PrognoseFlowDelivery | PlanungZeitmanagementProduktivitätOperations | FlowVisuelles ManagementDelivery |