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| Kriterium | ![]() Decision Making Three-Point Estimation | ![]() Delivery Monte Carlo Forecasting | ![]() Operations 5 Whys |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar. | 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. | 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 | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 10-30 min je Item | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-30 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-8 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungUnsicherheitPrognose | PrognoseFlowDelivery | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.






