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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Systems Thinking Evaporating Cloud |  Product Strategy DIBB |  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. | Die Evaporating Cloud macht einen scheinbaren Zielkonflikt sichtbar und bearbeitbar. Sie liest Konflikte als Struktur aus Bedürfnissen und Annahmen, nicht als reinen Positionskampf. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | 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 | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-120 min | 1-2 h | 90-180 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 2-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Conflict Cloud, Assumption List, Breakthrough Ideas, Next Experiments | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | Theory of ConstraintsAnnahmenSystemdenken | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung |