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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations ALPEN Method |  Operations 5 Whys |
|---|---|---|---|
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 einem übervollen Tag mit zu vielen Aufgaben entsteht ein realistisches Tagesbild. Die Methode verbindet Schätzen, Entscheiden und Pufferdenken, damit Planung zur verfügbaren Energie und Zeit passt. | Bei einer einzelnen, schwer erklärbaren Abweichung legt die Methode die kausale Kette hinter dem sichtbaren Symptom frei. Sie hält die Ursache so lange offen, bis eine steuerbare Bedingung statt einer bloßen Beschreibung vorliegt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 10-20 min täglich | 15-30 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Daily Plan, Time Estimates, Review Notes | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | PlanungZeitmanagementProduktivitätOperations | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung |
Oft zusammen betrachtet
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