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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Theory of Constraints |  Agile NoEstimates |  Operations After-Action Review |
|---|---|---|---|---|
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 System, das trotz Aufwand nicht schneller wird, lenkt die Methode Aufmerksamkeit auf den Engpass. Sie konzentriert Verbesserung auf die Stelle, die den Durchsatz tatsächlich begrenzt. | 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. | Nach Einsätzen oder Projektphasen mit unklaren Ergebnissen macht die Methode sichtbar, was tatsächlich passiert ist und was davon lernen lässt. Sie trennt Verlauf, Wirkung und Ursachen, damit Erfahrung in belastbare Verbesserungen übergeht. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-4 h Analyse, laufend | laufend | 20-45 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-12 | 2-12 | 3-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Constraint Map, Improvement Plan, Flow Metrics | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Lessons Learned, Action Items, Event Summary |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | OperationsRahmenbedingungenFlowVerbesserung | SchätzungPrognoseFlow | LernenOperationsVerbesserung |