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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Facilitation Nominal Group Technique |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|
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 laute Stimmen eine Runde dominieren könnten, schützt Nominal Group Technique die individuelle Denkzeit vor Gruppeneffekt. Sie sammelt Ideen erst getrennt und macht dann erst die gemeinsame Gewichtung möglich. | 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 | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 60-120 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 5-12 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Ranked Ideas, Clarified Options, Group Priority | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | FacilitationPriorisierungAbstimmung (Voting)Inklusion | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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