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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Kepner-Tregoe |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|
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. | Bei einer schwer einzugrenzenden Störung trennt die Methode Problem, Ursache und Entscheidung sauber voneinander. Sie reduziert Vermischung, wenn Symptome mehrere Deutungen zulassen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-8 h | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 2-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Problem Analysis, Decision Analysis, Risk Plan | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | ProblemlösungUrsachenanalyseEntscheidungOperations | FlowVisuelles ManagementDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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