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Kriterium
Gleichberechtigte Einzelbeiträge fließen in eine geordnete Prioritätenliste.
Facilitation
Nominal Group Technique
Papierillustration eines Kanban-Boards mit vier Spalten, begrenzter laufender Arbeit, einer sichtbaren Blockade und einer Schleife für die Überprüfung.
Engineering
Kanban
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Zweckunterschiedlich
Wenn laute Stimmen eine Runde dominieren könnten, schützt Nominal Group Technique die individuelle Denkzeit vor Gruppeneffekt. Sie sammelt Ideen erst getrennt und macht dann erst die gemeinsame Gewichtung möglich.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 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.
Komplexitätunterschiedlich
MittelMittelHoch
Zeitunterschiedlich
60-120 minOngoing30-90 min Setup, danach laufend
Teilnehmendeunterschiedlich
5-122-121-8
Formatunterschiedlich
WorkshopWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Ranked Ideas, Clarified Options, Group PriorityKanban Board, WIP Policies, Flow MetricsForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication
Tagskeine Überschneidung
FacilitationPriorisierungAbstimmung (Voting)Inklusion
FlowVisuelles ManagementDelivery
PrognoseFlowDelivery
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Oft zusammen betrachtet

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