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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Systems Thinking Current Reality Tree |  Delivery Value Stream Mapping |
|---|---|---|---|
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. | Ein Current Reality Tree verdichtet viele Symptome zu wenigen ursächlichen Ketten. Die Methode macht sichtbar, welche Kernprobleme mehrere negative Effekte gleichzeitig antreiben. | 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 | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-6 h | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Current Reality Tree, Core Problems, Intervention Ideas | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SystemdenkenUrsachenanalyseRahmenbedingungenKausalität | LeanFlowVerschwendungDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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