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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Strategy ICE Scoring |  Operations ABC Analysis |  Decision Making Decision Matrix |
|---|---|---|---|---|
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 Ideen schnell sortiert werden müssen, bringt sie Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein kompaktes Urteil. Sie schafft einen einfachen Filter für Test- und Priorisierungsfragen. | Bei vielen gleichartigen Objekten mit unterschiedlicher wirtschaftlicher Bedeutung priorisiert die Methode den Aufwand nach Wirkung. Sie trennt, was regelmäßig gesteuert werden muss, von dem, was nur selten Aufmerksamkeit braucht. | Wenn mehrere Optionen mit mehreren Kriterien kollidieren, wird Vergleich schnell subjektiv. Eine Decision Matrix macht die Abwägung sichtbar und bringt Gewichtung, Kriterien und Optionen in eine gemeinsame Logik. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | 30-60 min | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 1-5 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | ICE-Tabelle, Top-Ideenliste | ABC Classification, Focus Rules, Control List | Decision Matrix, Scoring Rationale, Selected Option |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung | PriorisierungOperationsPortfolio | EntscheidungKriterienBewertung (Scoring)Zielkonflikte |