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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Systems Thinking Theory of Constraints Thinking Process |  Operations Bottleneck Analysis |
|---|---|---|---|
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. | Der Theory of Constraints Thinking Process legt den Engpass eines Systems und die Logik dahinter frei. Er eignet sich, wenn viele Symptome auf denselben limitierenden Zusammenhang zurückfallen. | Bei einem Fluss, der sich an einer Stelle staut, sucht die Methode die Kapazitätsgrenze mit dem größten Hebel. Sie erklärt, warum Mehrarbeit an anderer Stelle den Durchsatz kaum verbessert. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 0.5-3 Tage | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-10 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Current Reality Logic, Conflict Cloud, Future Reality Tree, Implementation Obstacles | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | Theory of ConstraintsRahmenbedingungenSystemdenkenKausalität | FlowMessungRahmenbedingungen |
Oft zusammen betrachtet
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