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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Facilitation Storytelling |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|
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 eine Erkenntnis Wirkung entfalten soll, übersetzt Storytelling trockene Fakten in eine nachvollziehbare Entwicklung. Es verbindet Kontext, Spannung und Konsequenz zu einer Form, die Menschen leichter erinnern und weitertragen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-120 min | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-6 | 2-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Narrative Outline, Key Message, Story Arc | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | KommunikationErzählungStakeholderFacilitation | FlowVisuelles ManagementDelivery |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
