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Kriterium
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration zu DMAIC.
Operations
DMAIC
Arbeitsfläche für Value Stream Mapping: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
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.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.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
HochHochMittel
Zeitunterschiedlich
30-90 min Setup, danach laufend2-12 Wochen1-3 h
Teilnehmendeunterschiedlich
1-83-104-10
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop
Outputunterschiedlich
Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationProject Charter, Measurement Plan, Cause Analysis, Control PlanCurrent-state Map, Future-state Map, Bottleneck List
Tagskeine Überschneidung
PrognoseFlowDelivery
Kontinuierliche VerbesserungQualitätProzessverbesserung
LeanFlowVerschwendungDelivery
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Oft zusammen betrachtet

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