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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Operations PDCA Cycle |  Operations Waste Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 1 h bis mehrere Wochen | 45-120 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 1-8 | 2-8 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Waste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | VerschwendungLeanProzessverbesserung | PrognoseFlowDelivery |