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| Kriterium |  Operations DMAIC |  Operations Waste Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|---|
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. | 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 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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 2-12 Wochen | 45-120 min | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 2-8 | 1-8 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Project Charter, Measurement Plan, Cause Analysis, Control Plan | Waste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungQualitätProzessverbesserung | VerschwendungLeanProzessverbesserung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow |