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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations DMAIC |  Operations Root Cause Tree 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 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. | Bei einem Problem mit mehreren vermuteten Ursachen bildet die Methode eine kausale Struktur statt einer bloßen Liste. Sie macht sichtbar, wie Ursachen zusammenhängen und wo die stärksten Ansatzpunkte liegen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-12 Wochen | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Project Charter, Measurement Plan, Cause Analysis, Control Plan | Cause Tree, Evidence Notes, Gegenmaßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | Kontinuierliche VerbesserungQualitätProzessverbesserung | UrsachenanalyseBaumstrukturIncidentQualität |
Oft zusammen betrachtet
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