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Kriterium
Papierillustration einer IBIS-Karte aus Fragen, Positionen und Argumenten
Knowledge Modeling
IBIS
Papierillustration zu Argument Mapping
Decision Making
Argument Mapping
Papierillustration eines Kanban-Boards mit vier Spalten, begrenzter laufender Arbeit, einer sichtbaren Blockade und einer Schleife für die Überprüfung.
Engineering
Kanban
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Zweckunterschiedlich
IBIS strukturiert Denken über komplexe Fragen als Folge von Issues, Ideas und Arguments. Die Methode hält Diskussionen offen, ohne sie in vorschnellen Konsens zu drücken.Wenn Aussagen, Belege und Gegenargumente vermischt sind, verliert eine Debatte schnell ihre Struktur. Argument Mapping zerlegt eine These in ihre Begründungen und macht sichtbar, worauf sie wirklich trägt.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 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
MittelMittelMittelHoch
Zeitunterschiedlich
1-3 h1-3 hOngoing30-90 min Setup, danach laufend
Teilnehmendeunterschiedlich
2-81-82-121-8
Formatidentisch
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Issue Map, Positions, Argument NotesArgument Map, Evidence Gaps, Decision RationaleKanban Board, WIP Policies, Flow MetricsForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication
Tagskeine Überschneidung
BegründungWissenEntscheidung
SensemakingEntscheidungBegründung
FlowVisuelles ManagementDelivery
PrognoseFlowDelivery
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