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Kriterium
Papierillustration zu DMAIC.
Operations
DMAIC
Papierillustration zu Waste Analysis.
Operations
Waste Analysis
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
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.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 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
HochNiedrigHochMittel
Zeitunterschiedlich
2-12 Wochen45-120 min30-90 min Setup, danach laufend1-3 h
Teilnehmendeunterschiedlich
3-102-81-84-10
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshopWorkshop + AsyncWorkshop
Outputunterschiedlich
Project Charter, Measurement Plan, Cause Analysis, Control PlanWaste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement BacklogForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationCurrent-state Map, Future-state Map, Bottleneck List
Tagskeine Überschneidung
Kontinuierliche VerbesserungQualitätProzessverbesserung
VerschwendungLeanProzessverbesserung
PrognoseFlowDelivery
LeanFlowVerschwendungDelivery
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