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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Story Splitting |  Operations 5 Whys |  Operations 8D Problem Solving |
|---|---|---|---|---|
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 eine Story zu groß für einen sauberen Fluss wird, zerlegt sie Umfang entlang von Wert und Risiko. Sie bringt Arbeit in eine Form, die früher lieferbar und leichter prüfbar ist. | Bei einer einzelnen, schwer erklärbaren Abweichung legt die Methode die kausale Kette hinter dem sichtbaren Symptom frei. Sie hält die Ursache so lange offen, bis eine steuerbare Bedingung statt einer bloßen Beschreibung vorliegt. | Bei einem akuten Qualitäts- oder Lieferproblem strukturiert die Methode Sofortschutz und Ursachenarbeit gemeinsam. Sie hält die Lage stabil, während die eigentliche Ursache sauber untersucht wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | 15-30 min | 1-6 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-6 | 2-6 | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen | 8D Report, Containment Plan, Root Cause Evidence, Corrective Action Plan |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | BacklogIterationDelivery | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung | QualitätProblemlösungUrsachenanalyse |