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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile WSJF |  Decision Making OODA Loop |
|---|---|---|---|
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 viele Aufgaben um dieselben Kapazitäten konkurrieren, ordnet sie Arbeit nach wirtschaftlicher Wirkung. Sie macht Zeitverlust, Nutzen und Aufwand gemeinsam vergleichbar. | In dynamischen Situationen veralten Entscheidungen schneller, als sie vorbereitet wurden. Der OODA Loop hält Wahrnehmen, Einordnen, Entscheiden und Handeln als wiederkehrenden Takt zusammen, damit Reaktion nicht in Trägheit kippt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min | 15-60 min je Zyklus |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Ranked Backlog, Cost-of-Delay Assumptions | Situation Assessment, Decision Loop, Action Updates |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | LeanÖkonomieReihenfolgePriorisierung | EntscheidungVeränderungLernenStrategie |
Oft zusammen betrachtet
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