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| Kriterium |  Agile Affinity Estimation |  Operations Theory of Constraints |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Aufgaben zügig eingeordnet werden müssen, sortiert sie nach wahrgenommenem Aufwand und Ähnlichkeit. Sie reduziert den Aufwand für Feinschätzung bei großen Mengen. | Bei einem System, das trotz Aufwand nicht schneller wird, lenkt die Methode Aufmerksamkeit auf den Engpass. Sie konzentriert Verbesserung auf die Stelle, die den Durchsatz tatsächlich begrenzt. | 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 | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 2-4 h Analyse, laufend | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 3-12 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Affinity Size Map, Grouped Estimates, Unclear Items | Constraint Map, Improvement Plan, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungBacklogRelative Schätzung | OperationsRahmenbedingungenFlowVerbesserung | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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