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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations ABC Analysis |  Facilitation Dot Estimation |  Agile Ideal Days |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 vielen gleichartigen Objekten mit unterschiedlicher wirtschaftlicher Bedeutung priorisiert die Methode den Aufwand nach Wirkung. Sie trennt, was regelmäßig gesteuert werden muss, von dem, was nur selten Aufmerksamkeit braucht. | 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 Aufwand in echte Arbeitszeit gedacht werden soll, bietet sie einen einfachen Nenner für Vergleiche. Sie macht Schätzung näher an der Frage, wie viel ununterbrochene Zeit etwas braucht. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | 5-20 min | 15-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-5 | 3-20 | 2-9 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | ABC Classification, Focus Rules, Control List | Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets | Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity Caveats |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | PriorisierungOperationsPortfolio | SchätzungAufwandRisiko | SchätzungAufwandAgil |