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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making OODA Loop |  Delivery Cost of Delay |
|---|---|---|---|---|
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 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 | Mittel | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-60 min je Zyklus | 90-180 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 1-8 | 1-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Situation Assessment, Decision Loop, Action Updates | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseFlowDelivery | EntscheidungVeränderungLernenStrategie | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung |