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| Kriterium |  Operations DMAIC |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations A3 Problem Solving |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einem Prozessproblem mit schwankender Leistung bringt die Methode Analyse und Verbesserung in eine disziplinierte Folge. Sie schafft einen Rahmen, in dem Zahlen, Ursachen und Steuerung zusammenlaufen. | 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 komplexen Abweichung mit mehreren Beteiligten bündelt die Methode Problem, Analyse und Entscheidung auf einer Seite. Sie schafft einen gemeinsamen Arbeitsraum, in dem Ursachen, Gegenmaßnahmen und Nachverfolgung zusammenpassen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 2-12 Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-8 | 2-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Project Charter, Measurement Plan, Cause Analysis, Control Plan | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | A3 Report, Action Plan, Root Cause Analysis |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungQualitätProzessverbesserung | PrognoseFlowDelivery | LeanProblemlösungCoachingOperations |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
