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| Kriterium |  Decision Making Constraint Analysis |  Engineering Kanban |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Vorhaben stockt, liegt die Grenze oft nicht in der Idee, sondern in harten oder weichen Rahmenbedingungen. Constraint Analysis trennt diese Begrenzungen und zeigt, welche davon tatsächlich gestaltbar sind. | 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 | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-12 | 1-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Constraint List, Hard/Soft Classification, Option Impact Notes, Decision Boundaries | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | RahmenbedingungenEntscheidungPlanungOptionen | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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