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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |  Domain Modeling Bounded Context Canvas |  Domain Modeling Domain Context Map |
|---|---|---|---|---|
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 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 ein fachlicher Kontext noch unscharf umrissen ist, bringt sie Sprache, Zuständigkeit und Integrationsraum in Form. Sie klärt, was zusammengehört und wo eine Grenze tragfähig sein muss. | Wenn ein Domänenmodell und die dazugehörigen Kontexte zusammen gedacht werden sollen, schafft sie einen gemeinsamen Überblick. Sie verbindet fachliche Sicht und organisatorische Grenze zu einem lesbaren Ganzen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing | 1-3 h | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 3-8 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Context Canvas, Glossary, Integration Notes | Domain Context Map, Boundary Notes, Ownership Map |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | Domain-Driven DesignGrenzenModellierung | Domain-Driven DesignKontextGrenzen |