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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile WSJF |  Operations Waste 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. | Wenn viele Aufgaben um dieselben Kapazitäten konkurrieren, ordnet sie Arbeit nach wirtschaftlicher Wirkung. Sie macht Zeitverlust, Nutzen und Aufwand gemeinsam vergleichbar. | Bei einem Prozess, der viel beschäftigt, aber wenig Wert schafft, legt die Methode Verschwendung offen. Sie richtet den Blick auf unnötige Wege, Wartezeiten, Nacharbeit und Übererfüllung. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min | 45-120 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Ranked Backlog, Cost-of-Delay Assumptions | Waste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | LeanÖkonomieReihenfolgePriorisierung | VerschwendungLeanProzessverbesserung |
Oft zusammen betrachtet
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