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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Fishbone Diagram |  Operations Getting Things Done |
|---|---|---|---|
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 ein Problem mehrere mögliche Einflussfaktoren hat, ordnet die Methode Ursachen nach Ursachebereichen. Sie verhindert, dass eine erste Vermutung den Blick auf andere plausible Treiber verstellt. | Bei vielen offenen Zusagen und Ideen im Alltag entsteht ein verlässliches Außenspeicher-System. Die Methode entlastet den Kopf, damit Priorität und Kontext nicht im Gedächtnis konkurrieren müssen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | 1-2 h Setup, laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 1 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Fishbone Diagram, Cause Categories, Investigation Backlog | Action Lists, Project List, Review Routine |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | UrsachenanalyseQualitätOperations | ProduktivitätPlanungAufgabenUmsetzung |
Oft zusammen betrachtet
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