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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile WSJF |  Operations 5 Whys |
|---|---|---|---|
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 viele Aufgaben um dieselben Kapazitäten konkurrieren, ordnet sie Arbeit nach wirtschaftlicher Wirkung. Sie macht Zeitverlust, Nutzen und Aufwand gemeinsam vergleichbar. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min | 15-30 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Ranked Backlog, Cost-of-Delay Assumptions | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | LeanÖkonomieReihenfolgePriorisierung | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
