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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Delivery Cost of Delay |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|
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 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. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 90-180 min | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |
Oft zusammen betrachtet
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