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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Business Strategy Business Model Canvas |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Das Business Model Canvas verdichtet ein Geschäftsmodell auf seine wichtigsten Bausteine und Annahmen. Es macht Varianten schnell vergleichbar und zeigt Lücken, bevor Validierung oder Umsetzung beginnt. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 h | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 2-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Business Model Canvas, Assumption List, Business Hypotheses | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | GeschäftsmodellStrategieWertInnovation | FlowVisuelles ManagementDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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