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| Kriterium |  Operations Visual Management |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations After-Action Review |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei hoher Taktung und vielen parallelen Themen macht die Methode Status, Abweichungen und Prioritäten auf einen Blick sichtbar. Sie reduziert Suchaufwand und verhindert, dass Relevantes in der täglichen Arbeit untergeht. | 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 Einsätzen oder Projektphasen mit unklaren Ergebnissen macht die Methode sichtbar, was tatsächlich passiert ist und was davon lernen lässt. Sie trennt Verlauf, Wirkung und Ursachen, damit Erfahrung in belastbare Verbesserungen übergeht. | Wenn Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend | 20-45 min | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-20 | 1-8 | 3-12 | 2-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Visual Board, Status Indicators, Exception Cues | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Lessons Learned, Action Items, Event Summary | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | SignaleOperationsVisuelles Management | PrognoseFlowDelivery | LernenOperationsVerbesserung | SchätzungPrognoseFlow |