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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |  Operations Theory of Constraints |
|---|---|---|---|
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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | Bei einem System, das trotz Aufwand nicht schneller wird, lenkt die Methode Aufmerksamkeit auf den Engpass. Sie konzentriert Verbesserung auf die Stelle, die den Durchsatz tatsächlich begrenzt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend | 2-4 h Analyse, laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 3-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Constraint Map, Improvement Plan, Flow Metrics |
Tags1 gemeinsam | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow | OperationsRahmenbedingungenFlowVerbesserung |
Oft zusammen betrachtet
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