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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Story Splitting |  Operations 8D Problem Solving |  Operations Fishbone Diagram |
|---|---|---|---|---|
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 einem akuten Qualitäts- oder Lieferproblem strukturiert die Methode Sofortschutz und Ursachenarbeit gemeinsam. Sie hält die Lage stabil, während die eigentliche Ursache sauber untersucht wird. | Wenn ein Problem mehrere mögliche Einflussfaktoren hat, ordnet die Methode Ursachen nach Ursachebereichen. Sie verhindert, dass eine erste Vermutung den Blick auf andere plausible Treiber verstellt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | 1-6 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-6 | 4-10 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Smaller Stories, Acceptance Criteria, Split Rationale | 8D Report, Containment Plan, Root Cause Evidence, Corrective Action Plan | Fishbone Diagram, Cause Categories, Investigation Backlog |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | BacklogIterationDelivery | QualitätProblemlösungUrsachenanalyse | UrsachenanalyseQualitätOperations |