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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Kaizen Event |
|---|---|---|
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 eng umrissenen Prozessabschnitt mit spürbarer Verschwendung bündelt die Methode gemeinsame Veränderungsenergie. Sie eignet sich, wenn schnelle Lernschleifen und sichtbare Anpassungen gefragt sind. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 0.5-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kaizen Charter, Waste List, Improvement Experiments, Standard Work Update |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | LeanKontinuierliche VerbesserungOperations |
Oft zusammen betrachtet
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