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| Kriterium | ![]() Facilitation Dot Estimation | ![]() Engineering Kanban | ![]() Operations Fault Tree Analysis | ![]() Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | 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. | Bei einem kritischen Top-Event mit mehreren möglichen Auslösern modelliert die Methode Versagenspfade logisch. Sie macht sichtbar, welche Kombinationen aus Bedingungen zu einem Schaden führen können. | 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 | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 5-20 min | Ongoing | 2-6 h | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-20 | 2-12 | 3-8 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Fault Tree, Critical Paths, Ursachenhypothesen, Kontrollmaßnahmen | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungAufwandRisiko | FlowVisuelles ManagementDelivery | RisikoUrsachenanalyseSicherheit | PrognoseFlowDelivery |



