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| Kriterium |  Operations DMAIC |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Fishbone Diagram |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 2-12 Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-8 | 2-8 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Project Charter, Measurement Plan, Cause Analysis, Control Plan | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Fishbone Diagram, Cause Categories, Investigation Backlog | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungQualitätProzessverbesserung | PrognoseFlowDelivery | UrsachenanalyseQualitätOperations | FlowVisuelles ManagementDelivery |