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| Kriterium |  Operations ABC Analysis |  Operations Theory of Constraints |  Engineering Kanban |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei vielen gleichartigen Objekten mit unterschiedlicher wirtschaftlicher Bedeutung priorisiert die Methode den Aufwand nach Wirkung. Sie trennt, was regelmäßig gesteuert werden muss, von dem, was nur selten Aufmerksamkeit braucht. | 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 Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 2-4 h Analyse, laufend | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 3-12 | 2-12 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | ABC Classification, Focus Rules, Control List | Constraint Map, Improvement Plan, Flow Metrics | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | PriorisierungOperationsPortfolio | OperationsRahmenbedingungenFlowVerbesserung | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseFlowDelivery |