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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |  Operations Ivy Lee Method |
|---|---|---|---|
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. | Bei einem unruhigen Arbeitstag mit zu vielen offenen Punkten schafft die Methode radikale Einfachheit. Sie lenkt die Aufmerksamkeit auf eine kurze Reihenfolge statt auf ein breites, zugleich offenes Feld. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing | 5-10 min täglich |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 1 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Daily Priority List, Completion Notes |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | PriorisierungProduktivitätUmsetzung |
Oft zusammen betrachtet
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