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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations DMAIC |
|---|---|---|
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 Prozessproblem mit schwankender Leistung bringt die Methode Analyse und Verbesserung in eine disziplinierte Folge. Sie schafft einen Rahmen, in dem Zahlen, Ursachen und Steuerung zusammenlaufen. |
Komplexitätidentisch | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-12 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Project Charter, Measurement Plan, Cause Analysis, Control Plan |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | Kontinuierliche VerbesserungQualitätProzessverbesserung |
Oft zusammen betrachtet
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