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| Kriterium |  Operations After-Action Review |  Operations Process Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Theory of Constraints |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 20-45 min | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-4 h Analyse, laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 3-10 | 1-8 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Lessons Learned, Action Items, Event Summary | Process Map, Handoff List, Improvement Backlog | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Constraint Map, Improvement Plan, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | LernenOperationsVerbesserung | ProzessOperationsVerbesserung | PrognoseFlowDelivery | OperationsRahmenbedingungenFlowVerbesserung |