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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Bottleneck Analysis |  Product Discovery Dual-Track Agile |  Operations Theory of Constraints |
|---|---|---|---|---|
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 Unsicherheit und Lieferung parallel laufen, trennt sie Lernarbeit von Umsetzung und hält beides verbunden. Sie verhindert, dass ungeprüfte Ideen direkt in den Lieferstrom fallen. | Bei einem System, das trotz Aufwand nicht schneller wird, lenkt die Methode Aufmerksamkeit auf den Engpass. Sie konzentriert Verbesserung auf die Stelle, die den Durchsatz tatsächlich begrenzt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | Laufend, Wochen bis Monate | 2-4 h Analyse, laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 4-10 | 3-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories | Constraint Map, Improvement Plan, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FlowMessungRahmenbedingungen | AgilDiscoveryDelivery | OperationsRahmenbedingungenFlowVerbesserung |