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| Kriterium |  Knowledge Modeling Knowledge Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Waste Analysis |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
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. | 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 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 | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-120 min | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 1-8 | 2-8 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Knowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer Plan | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Waste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | WissenMappingRisiko | PrognoseFlowDelivery | VerschwendungLeanProzessverbesserung | FlowVisuelles ManagementDelivery |