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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Decision Framing Workshop |  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. | Wenn eine Entscheidung schlecht gestellt ist, liefern selbst gute Antworten wenig Wert. Ein Decision Framing Workshop schärft Problem, Ziel und Grenzen, bevor die eigentliche Abwägung 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 | 60-120 min | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-10 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Decision Frame, Decision Question, Criteria List, Evidence Plan | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | EntscheidungsrahmenAbstimmungKriterienOptionen | FlowVisuelles ManagementDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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