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| Kriterium |  Operations After-Action Review |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Process Mapping |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 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 einem unübersichtlichen Ablauf mit vielen Übergaben macht die Methode den tatsächlichen Prozess sichtbar. Sie zeigt, wo Arbeit weitergegeben, verzögert oder doppelt erledigt wird, damit Verbesserung an den richtigen Stellen ansetzt. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 20-45 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 1-8 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Lessons Learned, Action Items, Event Summary | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Process Map, Handoff List, Improvement Backlog |
Tagskeine Überschneidung | LernenOperationsVerbesserung | PrognoseFlowDelivery | ProzessOperationsVerbesserung |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
