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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Engineering Kanban |  Decision Making PERT Estimation |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | 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. | Bei komplexen Vorhaben verfälscht ein reiner Mittelwert die Unsicherheit oft zu stark. PERT Estimation verbindet drei Lagebilder zu einem erwarteten Wert und hält das Risiko der Streuung mit im Blick. | 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 | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | Ongoing | 15-45 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 2-12 | 1-8 | 1-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | PERT Estimate, Expected Value, Risk Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | FlowVisuelles ManagementDelivery | SchätzungUnsicherheitRisiko | PrognoseFlowDelivery |