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Kriterium
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration zu NoEstimates.
Agile
NoEstimates
Papierillustration zu Three-Point Estimation.
Decision Making
Three-Point Estimation
Arbeitsfläche für Value Stream Mapping: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Delivery
Value Stream Mapping
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 Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar.Wenn Lieferarbeit in Wartezeiten, Übergaben und verstecktem Aufwand zerfällt, macht Value Stream Mapping den tatsächlichen Fluss sichtbar. Die Methode legt Engpässe, Liegezeiten und Rückkopplungen offen, damit Durchlaufzeit und Verbesserungshebel greifbar werden.
Komplexitätunterschiedlich
HochMittelMittelMittel
Zeitunterschiedlich
30-90 min Setup, danach laufendlaufend10-30 min je Item1-3 h
Teilnehmendeunterschiedlich
1-82-121-84-10
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop
Outputunterschiedlich
Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationThroughput Data, Flow Forecast, Slicing RulesThree-Point Estimate, Risk Range, Assumption NotesCurrent-state Map, Future-state Map, Bottleneck List
Tagskeine Überschneidung
PrognoseFlowDelivery
SchätzungPrognoseFlow
SchätzungUnsicherheitPrognose
LeanFlowVerschwendungDelivery
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