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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Process Mapping |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|
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 einem unübersichtlichen Ablauf mit vielen Übergaben macht die Methode den tatsächlichen Prozess sichtbar. Sie zeigt, wo Arbeit weitergegeben, verzögert oder doppelt erledigt wird, damit Verbesserung an den richtigen Stellen ansetzt. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Process Map, Handoff List, Improvement Backlog | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | ProzessOperationsVerbesserung | SchätzungPrognoseFlow |
Oft zusammen betrachtet
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