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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |  Team Design Spotify Model Mapping |  Team Design Team Topologies Interaction Modes |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei mehreren Teams mit wiederkehrender Zusammenarbeit beschreibt die Methode den passenden Interaktionsmodus je Schnittstelle. Sie macht sichtbar, wann enge Kooperation, klare Dienstbeziehung oder absichtliche Reduktion von Kontakt sinnvoll ist. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing | 90-180 min | Half day |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 5-15 | Team-Leads plus Architecture |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Spotify-Modell-Karte, Aktionsliste | Interaction-Heat-Map, Vereinbarungen pro Paar |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | TeamOrganisationAbstimmungDiagnose | TeamAbstimmungZusammenarbeitOrganisation |