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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |  Decision Making Option Framing |
|---|---|---|---|
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. | Bei frühen Entscheidungen sind Alternativen oft noch unscharf, unvollständig oder vermischt. Option Framing bringt jede Möglichkeit in eine vergleichbare Form und macht sichtbar, welche Variante wirklich zur Frage passt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing | 45-120 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 3-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Option Frames, Assumption Notes, Comparable Shortlist, Decision Inputs |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | OptionenEntscheidungsrahmenStrategieVergleich |
Oft zusammen betrachtet
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