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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |  Decision Making RAPID |
|---|---|---|---|
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 komplexen Managemententscheidungen fehlt oft Klarheit darüber, wer empfiehlt, wer zustimmt und wer die Entscheidung trifft. RAPID schafft diese Zuordnung und stabilisiert Entscheidungen über mehrere Ebenen hinweg. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 3-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | RAPID Role Map, Recommendation, Decision Log |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | EntscheidungRollenGovernance |
Oft zusammen betrachtet
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