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Kriterium
Papierillustration zu Bottleneck Analysis.
Operations
Bottleneck Analysis
Arbeitsfläche für Value Stream Mapping: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Delivery
Value Stream Mapping
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Zweckunterschiedlich
Bei einem Fluss, der sich an einer Stelle staut, sucht die Methode die Kapazitätsgrenze mit dem größten Hebel. Sie erklärt, warum Mehrarbeit an anderer Stelle den Durchsatz kaum verbessert.Wenn Lieferarbeit in Wartezeiten, Übergaben und verstecktem Aufwand zerfällt, macht Value Stream Mapping den tatsächlichen Fluss sichtbar. Die Methode legt Engpässe, Liegezeiten und Rückkopplungen offen, damit Durchlaufzeit und Verbesserungshebel greifbar werden.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
MittelMittelHoch
Zeitunterschiedlich
1-3 h1-3 h30-90 min Setup, danach laufend
Teilnehmendeunterschiedlich
3-84-101-8
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshopWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up MeasuresCurrent-state Map, Future-state Map, Bottleneck ListForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication
Tags1 gemeinsam
FlowMessungRahmenbedingungen
LeanFlowVerschwendungDelivery
PrognoseFlowDelivery
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Oft zusammen betrachtet

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