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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Operations Theory of Constraints |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Process Mapping |
|---|---|---|---|---|
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 einem System, das trotz Aufwand nicht schneller wird, lenkt die Methode Aufmerksamkeit auf den Engpass. Sie konzentriert Verbesserung auf die Stelle, die den Durchsatz tatsächlich begrenzt. | 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. | Bei einem unübersichtlichen Ablauf mit vielen Übergaben macht die Methode den tatsächlichen Prozess sichtbar. Sie zeigt, wo Arbeit weitergegeben, verzögert oder doppelt erledigt wird, damit Verbesserung an den richtigen Stellen ansetzt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 2-4 h Analyse, laufend | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 3-12 | 1-8 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Constraint Map, Improvement Plan, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Process Map, Handoff List, Improvement Backlog |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | OperationsRahmenbedingungenFlowVerbesserung | PrognoseFlowDelivery | ProzessOperationsVerbesserung |