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Kriterium
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration zu Bottleneck Analysis.
Operations
Bottleneck Analysis
Arbeitsfläche für Value Stream Mapping: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Delivery
Value Stream Mapping
Papierillustration zu Waste Analysis.
Operations
Waste Analysis
Zweckunterschiedlich
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 Fluss, der sich an einer Stelle staut, sucht die Methode die Kapazitätsgrenze mit dem größten Hebel. Sie erklärt, warum Mehrarbeit an anderer Stelle den Durchsatz kaum verbessert.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
HochMittelMittelNiedrig
Zeitunterschiedlich
30-90 min Setup, danach laufend1-3 h1-3 h45-120 min
Teilnehmendeunterschiedlich
1-83-84-102-8
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshopWorkshop
Outputunterschiedlich
Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationBottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up MeasuresCurrent-state Map, Future-state Map, Bottleneck ListWaste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog
Tagskeine Überschneidung
PrognoseFlowDelivery
FlowMessungRahmenbedingungen
LeanFlowVerschwendungDelivery
VerschwendungLeanProzessverbesserung
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