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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations ALPEN Method |  Engineering Kanban |  Operations Getting Things Done |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. | Bei vielen offenen Zusagen und Ideen im Alltag entsteht ein verlässliches Außenspeicher-System. Die Methode entlastet den Kopf, damit Priorität und Kontext nicht im Gedächtnis konkurrieren müssen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 10-20 min täglich | Ongoing | 1-2 h Setup, laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1 | 2-12 | 1 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Daily Plan, Time Estimates, Review Notes | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Action Lists, Project List, Review Routine |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | PlanungZeitmanagementProduktivitätOperations | FlowVisuelles ManagementDelivery | ProduktivitätPlanungAufgabenUmsetzung |