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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Domain Modeling Context Map |  Delivery Cost of Delay |
|---|---|---|---|
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. | Wenn mehrere Kontexte miteinander reden müssen, macht sie deren Beziehungen und Abhängigkeiten lesbar. Sie hilft, Integrationsdruck und Zuständigkeiten über Systemgrenzen hinweg zu sortieren. | 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 | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 90-180 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Context Map, Integration Patterns, Boundary Notes | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | Domain-Driven DesignGrenzenStrategie | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung |
Oft zusammen betrachtet
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