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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Delivery Cost of Delay |  Delivery Value Stream Mapping |  Agile WSJF |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn mehrere Initiativen um knappe Kapazität konkurrieren und Verzögerung teuer werden kann, macht Cost of Delay den wirtschaftlichen Schaden sichtbar. Der Blick auf verlorenen Wert pro Zeitfenster schafft eine klare Grundlage für Reihenfolge und Taktung. | Wenn Lieferarbeit in Wartezeiten, Übergaben und verstecktem Aufwand zerfällt, macht Value Stream Mapping den tatsächlichen Fluss sichtbar. Die Methode legt Engpässe, Liegezeiten und Rückkopplungen offen, damit Durchlaufzeit und Verbesserungshebel greifbar werden. | Wenn viele Aufgaben um dieselben Kapazitäten konkurrieren, ordnet sie Arbeit nach wirtschaftlicher Wirkung. Sie macht Zeitverlust, Nutzen und Aufwand gemeinsam vergleichbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 90-180 min | 1-3 h | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 4-10 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Ranked Backlog, Cost-of-Delay Assumptions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung | LeanFlowVerschwendungDelivery | LeanÖkonomieReihenfolgePriorisierung |