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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile WSJF |  Operations Waste Analysis |  Delivery Cost of Delay |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn mehrere Initiativen um knappe Kapazität konkurrieren und Verzögerung teuer werden kann, macht Cost of Delay den wirtschaftlichen Schaden sichtbar. Der Blick auf verlorenen Wert pro Zeitfenster schafft eine klare Grundlage für Reihenfolge und Taktung. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min | 45-120 min | 90-180 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | 2-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Ranked Backlog, Cost-of-Delay Assumptions | Waste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | LeanÖkonomieReihenfolgePriorisierung | VerschwendungLeanProzessverbesserung | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung |