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Kriterium
Papierillustration zu Knowledge Mapping.
Knowledge Modeling
Knowledge Mapping
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
Papierillustration zu Waste Analysis.
Operations
Waste Analysis
Zweckunterschiedlich
Knowledge Mapping macht Wissen, Lücken und Transferwege in einem Feld sichtbar. Es passt, wenn Fachwissen nicht nur vorhanden, sondern auch auffindbar und übertragbar sein soll.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.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.
Komplexitätunterschiedlich
MittelHochMittelNiedrig
Zeitunterschiedlich
1-3 h30-90 min Setup, danach laufend1-3 h45-120 min
Teilnehmendeunterschiedlich
3-121-84-102-8
Formatunterschiedlich
WorkshopWorkshop + AsyncWorkshopWorkshop
Outputunterschiedlich
Knowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer PlanForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationCurrent-state Map, Future-state Map, Bottleneck ListWaste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog
Tagskeine Überschneidung
WissenMappingRisiko
PrognoseFlowDelivery
LeanFlowVerschwendungDelivery
VerschwendungLeanProzessverbesserung
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