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Kriterium
Papierillustration zu DMAIC.
Operations
DMAIC
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration zu Waste Analysis.
Operations
Waste Analysis
Arbeitsfläche für Value Stream Mapping: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Delivery
Value Stream Mapping
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 einem Prozess, der viel beschäftigt, aber wenig Wert schafft, legt die Methode Verschwendung offen. Sie richtet den Blick auf unnötige Wege, Wartezeiten, Nacharbeit und Übererfüllung.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.
Komplexitätunterschiedlich
HochHochNiedrigMittel
Zeitunterschiedlich
2-12 Wochen30-90 min Setup, danach laufend45-120 min1-3 h
Teilnehmendeunterschiedlich
3-101-82-84-10
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshopWorkshop
Outputunterschiedlich
Project Charter, Measurement Plan, Cause Analysis, Control PlanForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationWaste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement BacklogCurrent-state Map, Future-state Map, Bottleneck List
Tagskeine Überschneidung
Kontinuierliche VerbesserungQualitätProzessverbesserung
PrognoseFlowDelivery
VerschwendungLeanProzessverbesserung
LeanFlowVerschwendungDelivery
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