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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Constraint Analysis |  Operations Bottleneck Analysis |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | 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. | 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 | Mittel | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 1-8 | 2-8 | 3-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Constraint List, Hard/Soft Classification, Option Impact Notes, Decision Boundaries | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseFlowDelivery | RahmenbedingungenEntscheidungPlanungOptionen | FlowMessungRahmenbedingungen |