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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |  Product Discovery Learning Card |
|---|---|---|---|
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. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing | 25-40 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen |
Oft zusammen betrachtet
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