Vergleich

Methoden Seite an Seite ansehen.

Wähle bis zu vier Methoden. Ergänze sie über die Suche und teile den Vergleich über seinen Link.

In der Auswahl:Monte Carlo Forecasting Three-Point Estimation Theory of Constraints Bottleneck Analysis

Kriterium	Delivery Monte Carlo Forecasting	Decision Making Three-Point Estimation	Operations Theory of Constraints	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.	Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar.	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.	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	Mittel	Hoch	Mittel
Zeitunterschiedlich	30-90 min Setup, danach laufend	10-30 min je Item	2-4 h Analyse, laufend	1-3 h
Teilnehmendeunterschiedlich	1-8	1-8	3-12	3-8
Formatidentisch	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop + Async
Outputunterschiedlich	Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication	Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes	Constraint Map, Improvement Plan, Flow Metrics	Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures
Tagskeine Überschneidung	PrognoseFlowDelivery	SchätzungUnsicherheitPrognose	OperationsRahmenbedingungenFlowVerbesserung	FlowMessungRahmenbedingungen

Weitere Methoden hinzufügen