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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Architecture Software Architecture Canvas |  Engineering Kanban |  Facilitation Consensus Workshop |
|---|---|---|---|---|
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. | Die Software Architecture Canvas reduziert ein System auf die wichtigsten Architekturentscheidungen, Randbedingungen und Schnittstellen. Sie ist nützlich, wenn Teams schnell ein belastbares Gesamtbild brauchen. | 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. | Wenn eine Gruppe eine tragfähige Entscheidung braucht, ohne einzelne Lager zu überstimmen, schafft ein Consensus Workshop einen verhandelbaren gemeinsamen Nenner. Er macht Zustimmung, Vorbehalte und offene Spannungen gleichzeitig besprechbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 h | Ongoing | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | 2-12 | 5-30 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Architecture Canvas, Goals, Constraints, Quality Attributes | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Consensus Clusters, Theme Titles, Priority Areas |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | CanvasArchitekturAbstimmungWorkshop | FlowVisuelles ManagementDelivery | FacilitationKonsensWorkshopAbstimmung |