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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Product Discovery Assumption Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Assumption Surfacing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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 Plänen stecken oft Annahmen, die nie offen formuliert wurden und genau deshalb gefährlich bleiben. Assumption Surfacing macht diese stillen Voraussetzungen sichtbar und priorisiert, welche davon das Vorhaben tragen oder kippen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 45-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 2-8 | 1-8 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Assumption List, Critical Assumptions, Learning Plan |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | PrognoseFlowDelivery | AnnahmenRisikoEntscheidungDiscovery |