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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Facilitation Decision Jam |  Engineering Kanban |  Decision Making Delphi Method |
|---|---|---|---|---|
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 festhängt, löst Decision Jam den Knoten durch strukturierte Trennung von Problem, Idee und Auswahl. Das Format schafft Bewegung, ohne vorschnell in die erste scheinbar elegante Antwort zu springen. | 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. | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-90 min | Ongoing | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-10 | 2-12 | 6-30 Experten |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Problem Cluster, Prioritized Challenge, Experiment | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FacilitationEntscheidungProblemlösungWorkshop | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie |