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| Kriterium |  Operations DMAIC |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Ideal Days |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einem Prozessproblem mit schwankender Leistung bringt die Methode Analyse und Verbesserung in eine disziplinierte Folge. Sie schafft einen Rahmen, in dem Zahlen, Ursachen und Steuerung zusammenlaufen. | 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 Aufwand in echte Arbeitszeit gedacht werden soll, bietet sie einen einfachen Nenner für Vergleiche. Sie macht Schätzung näher an der Frage, wie viel ununterbrochene Zeit etwas braucht. | 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 | Hoch | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 2-12 Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-60 min | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-8 | 2-9 | 2-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Project Charter, Measurement Plan, Cause Analysis, Control Plan | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity Caveats | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungQualitätProzessverbesserung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungAufwandAgil | FlowVisuelles ManagementDelivery |