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| Kriterium |  Operations Theory of Constraints |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Sprint Retrospective |  Operations Learning Review |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. | Nach einer Projektphase mit gemischten Ergebnissen macht die Methode Lernen aus dem Einzelfall wiederverwendbar. Sie verbindet Ereignisse, Entscheidungen und systemische Bedingungen zu belastbaren Einsichten. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 2-4 h Analyse, laufend | 30-90 min Setup, danach laufend | Bis zu 3 h für einen einmonatigen Sprint | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 1-8 | Scrum Team | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Constraint Map, Improvement Plan, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Improvement Actions, Team Agreements | Learning Review Notes, System Factors, Improvement Actions |
Tagskeine Überschneidung | OperationsRahmenbedingungenFlowVerbesserung | PrognoseFlowDelivery | RetrospektiveVerbesserungLernen | LernenRetrospektiveIncidentOperations |