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| Kriterium |  Agile WSJF |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations 5 Whys |  Operations Root Cause Analysis |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn viele Aufgaben um dieselben Kapazitäten konkurrieren, ordnet sie Arbeit nach wirtschaftlicher Wirkung. Sie macht Zeitverlust, Nutzen und Aufwand gemeinsam vergleichbar. | 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. | Wenn ein Problem wiederkehrt und die Ursache unklar bleibt, legt die Methode das zugrunde liegende Wirkgefüge frei. Sie trennt Symptom, Vermutung und belastbare Erklärung voneinander. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-30 min | 1-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-8 | 2-6 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Ranked Backlog, Cost-of-Delay Assumptions | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen | Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan |
Tagskeine Überschneidung | LeanÖkonomieReihenfolgePriorisierung | PrognoseFlowDelivery | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung | UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident |