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In der Auswahl:Monte Carlo Forecasting Gemba Walk Failure Mode and Effects Analysis Value Stream Mapping

Kriterium	Delivery Monte Carlo Forecasting	Operations Gemba Walk	Operations Failure Mode and Effects Analysis	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 Unklarheit über den realen Prozessverlauf bringt die Methode Beobachtung an den Ort der Arbeit. Sie verbindet Wahrnehmung, Rückfragen und Prozesswissen, damit Entscheidungen auf tatsächlichen Abläufen statt auf Annahmen beruhen.	Bei einem Prozess, Produkt oder Service mit spürbaren Ausfallrisiken bewertet die Methode mögliche Fehlbilder vorab. Sie lenkt Aufmerksamkeit auf Kombinationen aus Eintritt, Wirkung und Entdeckbarkeit.	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	Niedrig	Hoch	Mittel
Zeitunterschiedlich	30-90 min Setup, danach laufend	30-120 min	2-6 h	1-3 h
Teilnehmendeunterschiedlich	1-8	2-6	3-10	4-10
Formatunterschiedlich	Workshop + Async	Workshop	Workshop	Workshop
Outputunterschiedlich	Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication	Observation Notes, Improvement Ideas	FMEA Table, Risk Priority, Mitigation Actions	Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List
Tagskeine Überschneidung	PrognoseFlowDelivery	LeanBeobachtungProzessOperations	RisikoQualitätOperationsUrsachenanalyse	LeanFlowVerschwendungDelivery

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