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Kriterium
Papierillustration zu Dot Estimation.
Facilitation
Dot Estimation
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration zu Bottleneck Analysis.
Operations
Bottleneck Analysis
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 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 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.
Komplexitätunterschiedlich
NiedrigHochMittel
Zeitunterschiedlich
5-20 min30-90 min Setup, danach laufend1-3 h
Teilnehmendeunterschiedlich
3-201-83-8
Formatunterschiedlich
WorkshopWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion TargetsForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationBottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures
Tagskeine Überschneidung
SchätzungAufwandRisiko
PrognoseFlowDelivery
FlowMessungRahmenbedingungen
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Oft zusammen betrachtet

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