Methoden Seite an Seite ansehen.
Wähle bis zu vier Methoden. Ergänze sie über die Suche und teile den Vergleich über seinen Link.
| Kriterium |  Operations Theory of Constraints |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Learning Review |  Agile Sprint Retrospective |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | 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. | Nach einer Projektphase mit gemischten Ergebnissen macht die Methode Lernen aus dem Einzelfall wiederverwendbar. Sie verbindet Ereignisse, Entscheidungen und systemische Bedingungen zu belastbaren Einsichten. | Wenn ein Sprint vorbei ist und Reibung nicht einfach mitgeschleppt werden soll, öffnet sie den Blick auf Zusammenarbeit und Muster. Sie schafft Raum, um Ursachen und Veränderungen gemeinsam zu sehen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 2-4 h Analyse, laufend | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | Bis zu 3 h für einen einmonatigen Sprint |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 1-8 | 3-10 | Scrum Team |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Constraint Map, Improvement Plan, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Learning Review Notes, System Factors, Improvement Actions | Improvement Actions, Team Agreements |
Tagskeine Überschneidung | OperationsRahmenbedingungenFlowVerbesserung | PrognoseFlowDelivery | LernenRetrospektiveIncidentOperations | RetrospektiveVerbesserungLernen |