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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations RACI Matrix |  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 unklaren Zuständigkeiten über mehrere Rollen oder Bereiche hinweg schafft die Methode eindeutige Verantwortungslogik. Sie senkt Reibung, weil Entscheidung, Ausführung, Beitrag und Information getrennt sichtbar werden. | 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 | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 2-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | RACI Matrix, Responsibility Map, Decision Notes | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | RollenVerantwortungGovernanceOperations | FlowVisuelles ManagementDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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