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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Bottleneck Analysis |  Decision Making PERT Estimation |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei komplexen Vorhaben verfälscht ein reiner Mittelwert die Unsicherheit oft zu stark. PERT Estimation verbindet drei Lagebilder zu einem erwarteten Wert und hält das Risiko der Streuung mit im Blick. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 15-45 min | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 1-8 | 2-12 |
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 | PERT Estimate, Expected Value, Risk Notes | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FlowMessungRahmenbedingungen | SchätzungUnsicherheitRisiko | FlowVisuelles ManagementDelivery |