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| Kriterium |  Operations Kaizen Event |  Agile NoEstimates |  Operations PDCA Cycle |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einem eng umrissenen Prozessabschnitt mit spürbarer Verschwendung bündelt die Methode gemeinsame Veränderungsenergie. Sie eignet sich, wenn schnelle Lernschleifen und sichtbare Anpassungen gefragt sind. | 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. | Bei einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 0.5-5 Tage | laufend | 1 h bis mehrere Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 2-12 | 1-8 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kaizen Charter, Waste List, Improvement Experiments, Standard Work Update | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | LeanKontinuierliche VerbesserungOperations | SchätzungPrognoseFlow | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | PrognoseFlowDelivery |