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Kriterium
Papierillustration zu Bottleneck Analysis.
Operations
Bottleneck Analysis
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration zu Dot Estimation.
Facilitation
Dot Estimation
Zweckunterschiedlich
Bei einem Fluss, der sich an einer Stelle staut, sucht die Methode die Kapazitätsgrenze mit dem größten Hebel. Sie erklärt, warum Mehrarbeit an anderer Stelle den Durchsatz kaum verbessert.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 Größe oder Aufwand nur grob geschätzt werden können, verdichtet Dot Estimation Erfahrungswissen zu einer schnellen Spanne. Die Methode bringt Vergleichbarkeit in unscharfe Einschätzungen, ohne auf Scheingenauigkeit zu setzen.
Komplexitätunterschiedlich
MittelHochNiedrig
Zeitunterschiedlich
1-3 h30-90 min Setup, danach laufend5-20 min
Teilnehmendeunterschiedlich
3-81-83-20
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop
Outputunterschiedlich
Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up MeasuresForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationEffort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets
Tagskeine Überschneidung
FlowMessungRahmenbedingungen
PrognoseFlowDelivery
SchätzungAufwandRisiko
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Oft zusammen betrachtet

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