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Kriterium
Papierillustration zu Knowledge Mapping.
Knowledge Modeling
Knowledge Mapping
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration zu Waste Analysis.
Operations
Waste Analysis
Arbeitsfläche für Value Stream Mapping: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Delivery
Value Stream Mapping
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 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.
Komplexitätunterschiedlich
MittelHochNiedrigMittel
Zeitunterschiedlich
1-3 h30-90 min Setup, danach laufend45-120 min1-3 h
Teilnehmendeunterschiedlich
3-121-82-84-10
Formatunterschiedlich
WorkshopWorkshop + AsyncWorkshopWorkshop
Outputunterschiedlich
Knowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer PlanForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationWaste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement BacklogCurrent-state Map, Future-state Map, Bottleneck List
Tagskeine Überschneidung
WissenMappingRisiko
PrognoseFlowDelivery
VerschwendungLeanProzessverbesserung
LeanFlowVerschwendungDelivery
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