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| Kriterium |  Operations ABC Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Three-Point Estimation |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei vielen gleichartigen Objekten mit unterschiedlicher wirtschaftlicher Bedeutung priorisiert die Methode den Aufwand nach Wirkung. Sie trennt, was regelmäßig gesteuert werden muss, von dem, was nur selten Aufmerksamkeit braucht. | 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. | Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar. | 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 | Niedrig | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 10-30 min je Item | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 1-8 | 1-8 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | ABC Classification, Focus Rules, Control List | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | PriorisierungOperationsPortfolio | PrognoseFlowDelivery | SchätzungUnsicherheitPrognose | FlowVisuelles ManagementDelivery |