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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Strategy GIST Planning |  Decision Making Constraint 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. | Wenn Strategie und Wochenarbeit zusammenfinden sollen, übersetzt sie Ziele in kleine lieferbare Projekte und Aufgaben. Sie hält den Weg von Richtung zu Umsetzung kurz. | 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 | Hoch | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Wochen bis Monate je Goal | 30-90 min | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | 2-8 | 3-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Goals, Ideabank, Step-Project-Liste, Tasks, Lernreports | Constraint List, Hard/Soft Classification, Option Impact Notes, Decision Boundaries | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | RoadmapOutcomesPlanungExperimente | RahmenbedingungenEntscheidungPlanungOptionen | FlowMessungRahmenbedingungen |