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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Root Cause 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 Problem wiederkehrt und die Ursache unklar bleibt, legt die Methode das zugrunde liegende Wirkgefüge frei. Sie trennt Symptom, Vermutung und belastbare Erklärung voneinander. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 1-8 | 3-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseFlowDelivery | UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident |
Oft zusammen betrachtet
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