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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |  Systems Thinking Iceberg Model |
|---|---|---|---|
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 Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. | Das Iceberg Model trennt sichtbare Ereignisse von Mustern, Strukturen und mentalen Modellen. So wird aus einer Einzelbeobachtung ein tieferes Verständnis dafür, warum ein Problem immer wiederkehrt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 2-10 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Iceberg Worksheet, Pattern Notes, Intervention Ideas |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | SystemdenkenUrsachenanalyseMuster |
Oft zusammen betrachtet
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