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| Kriterium |  Operations Bottleneck Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Three-Point Estimation |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
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. | 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 | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 10-30 min je Item | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 1-8 | 1-8 | 2-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | FlowMessungRahmenbedingungen | PrognoseFlowDelivery | SchätzungUnsicherheitPrognose | FlowVisuelles ManagementDelivery |