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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Systems Thinking Leverage Points |  Domain Modeling Bounded Context Canvas |  Decision Making Delphi Method |
|---|---|---|---|---|
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. | Leverage Points zeigen, an welchen Stellen Eingriffe im System überproportional wirken. Die Methode unterstützt Teams dabei, Energie nicht in Symptome zu stecken, sondern an wirksame Hebel zu gehen. | 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 Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Half day | 1-3 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-12 | 3-8 | 6-30 Experten |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Hebel-Map, Aktionsstrategie | Context Canvas, Glossary, Integration Notes | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SystemdenkenVeränderungStrategie | Domain-Driven DesignGrenzenModellierung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie |