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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Facilitation Decision Jam |  Operations Bottleneck Analysis |  Delivery Cost of Delay |
|---|---|---|---|---|
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 eine Entscheidung festhängt, löst Decision Jam den Knoten durch strukturierte Trennung von Problem, Idee und Auswahl. Das Format schafft Bewegung, ohne vorschnell in die erste scheinbar elegante Antwort zu springen. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-90 min | 1-3 h | 90-180 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-10 | 3-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Problem Cluster, Prioritized Challenge, Experiment | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FacilitationEntscheidungProblemlösungWorkshop | FlowMessungRahmenbedingungen | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung |