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| Kriterium |  Knowledge Modeling IBIS |  Engineering Kanban |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Delphi Method |
|---|---|---|---|---|
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 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-12 | 1-8 | 6-30 Experten |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Issue Map, Positions, Argument Notes | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes |
Tagskeine Überschneidung | BegründungWissenEntscheidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseFlowDelivery | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie |