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In der Auswahl:Kanban Monte Carlo Forecasting Theory of Constraints Thinking Process Bottleneck Analysis

Kriterium	Engineering Kanban	Delivery Monte Carlo Forecasting	Systems Thinking Theory of Constraints Thinking Process	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.	Der Theory of Constraints Thinking Process legt den Engpass eines Systems und die Logik dahinter frei. Er eignet sich, wenn viele Symptome auf denselben limitierenden Zusammenhang zurückfallen.	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	Hoch	Mittel
Zeitunterschiedlich	Ongoing	30-90 min Setup, danach laufend	0.5-3 Tage	1-3 h
Teilnehmendeunterschiedlich	2-12	1-8	4-10	3-8
Formatunterschiedlich	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop	Workshop + Async
Outputunterschiedlich	Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics	Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication	Current Reality Logic, Conflict Cloud, Future Reality Tree, Implementation Obstacles	Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures
Tagskeine Überschneidung	FlowVisuelles ManagementDelivery	PrognoseFlowDelivery	Theory of ConstraintsRahmenbedingungenSystemdenkenKausalität	FlowMessungRahmenbedingungen

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