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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |  Team Design Spotify Model Mapping |  Business Strategy McKinsey 7S |
|---|---|---|---|---|
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 einer gewachsenen Teamlandschaft mit unklarer Gruppierung ordnet die Methode Rollen und Beziehungen im Spotify-Modell. Sie macht Spannungen zwischen Autonomie, Standards und gemeinsamer Ausrichtung lesbar. | McKinsey 7S prüft, ob Strategy, Structure, Systems, Shared Values, Skills, Style und Staff zusammenpassen. Organisatorische Schieflagen werden dadurch über mehrere Hebel hinweg sichtbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing | 90-180 min | 2-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 5-15 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Spotify-Modell-Karte, Aktionsliste | 7S Assessment, Alignment Gaps, Change Actions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | TeamOrganisationAbstimmungDiagnose | OrganisationStrategieAbstimmungVeränderung |