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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |  Decision Making Trade-off 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 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 begrenzten Ressourcen konkurrieren Qualität, Geschwindigkeit, Kosten und Risiko fast immer miteinander. Trade-off Analysis macht diese Gegensätze explizit und verhindert, dass Entscheidungen verdeckte Nebenwirkungen produzieren. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing | 45-120 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Trade-off Matrix, Criteria List, Decision Rationale, Accepted Downsides |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | ZielkonflikteEntscheidungKriterienOptionen |
Oft zusammen betrachtet
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