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Kriterium
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration der Methode Gap Analysis mit einer klaren Arbeitsstruktur.
Business Strategy
GAP Analysis
Papierillustration zu Constraint Analysis.
Decision Making
Constraint Analysis
Papierillustration zu Bottleneck Analysis.
Operations
Bottleneck Analysis
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.GAP Analysis vergleicht den heutigen Zustand mit einem Zielbild und macht den Abstand handhabbar. Sie wird nützlich, wenn vor neuen Initiativen klar werden muss, welche Fähigkeiten, Prozesse oder Ressourcen fehlen.Wenn ein Vorhaben stockt, liegt die Grenze oft nicht in der Idee, sondern in harten oder weichen Rahmenbedingungen. Constraint Analysis trennt diese Begrenzungen und zeigt, welche davon tatsächlich gestaltbar sind.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.
Komplexitätunterschiedlich
HochMittelNiedrigMittel
Zeitunterschiedlich
30-90 min Setup, danach laufend1-3 h30-90 min1-3 h
Teilnehmendeunterschiedlich
1-82-82-83-8
Formatidentisch
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationGap Matrix, Action Plan, Risk NotesConstraint List, Hard/Soft Classification, Option Impact Notes, Decision BoundariesBottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures
Tagskeine Überschneidung
PrognoseFlowDelivery
StrategieAnalysePlanung
RahmenbedingungenEntscheidungPlanungOptionen
FlowMessungRahmenbedingungen
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