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| Kriterium |  Operations DMAIC |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Fishbone Diagram |  Operations Kaizen Event |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei einem eng umrissenen Prozessabschnitt mit spürbarer Verschwendung bündelt die Methode gemeinsame Veränderungsenergie. Sie eignet sich, wenn schnelle Lernschleifen und sichtbare Anpassungen gefragt sind. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 2-12 Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | 0.5-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-8 | 2-8 | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Project Charter, Measurement Plan, Cause Analysis, Control Plan | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Fishbone Diagram, Cause Categories, Investigation Backlog | Kaizen Charter, Waste List, Improvement Experiments, Standard Work Update |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungQualitätProzessverbesserung | PrognoseFlowDelivery | UrsachenanalyseQualitätOperations | LeanKontinuierliche VerbesserungOperations |