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| Kriterium |  Operations DMAIC |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Fishbone Diagram |
|---|---|---|---|
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. | Wenn ein Problem mehrere mögliche Einflussfaktoren hat, ordnet die Methode Ursachen nach Ursachebereichen. Sie verhindert, dass eine erste Vermutung den Blick auf andere plausible Treiber verstellt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 2-12 Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Project Charter, Measurement Plan, Cause Analysis, Control Plan | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Fishbone Diagram, Cause Categories, Investigation Backlog |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungQualitätProzessverbesserung | PrognoseFlowDelivery | UrsachenanalyseQualitätOperations |
Oft zusammen betrachtet
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