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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Knowledge Modeling IBIS |  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. | IBIS strukturiert Denken über komplexe Fragen als Folge von Issues, Ideas und Arguments. Die Methode hält Diskussionen offen, ohne sie in vorschnellen Konsens zu drücken. | 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 | 1-3 h | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 2-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Issue Map, Positions, Argument Notes | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | BegründungWissenEntscheidung | FlowVisuelles ManagementDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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