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| Kriterium |  Operations Kaizen Event |  Operations PDCA Cycle |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. | 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 | Mittel | Niedrig | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 0.5-5 Tage | 1 h bis mehrere Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 1-8 | 1-8 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kaizen Charter, Waste List, Improvement Experiments, Standard Work Update | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | LeanKontinuierliche VerbesserungOperations | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery |