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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Bottleneck Analysis |  Agile 4Ls Retrospective |
|---|---|---|---|
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 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. | Wenn ein Sprint nicht nur bewertet, sondern auch gelernt werden soll, fasst sie Erfahrung in klare Lernkategorien. Sie hält fest, was funktioniert hat, was fehlt und was nächstes Mal anders laufen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 45–75 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | Beteiligtes Team |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | 4Ls Board, Learning Themes, Improvement Actions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FlowMessungRahmenbedingungen | RetrospektiveLernenReflexionTeam |
Oft zusammen betrachtet
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