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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Kaizen Event |  Operations DMAIC |  Operations Failure Mode and Effects 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 eng umrissenen Prozessabschnitt mit spürbarer Verschwendung bündelt die Methode gemeinsame Veränderungsenergie. Sie eignet sich, wenn schnelle Lernschleifen und sichtbare Anpassungen gefragt sind. | 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 Prozess, Produkt oder Service mit spürbaren Ausfallrisiken bewertet die Methode mögliche Fehlbilder vorab. Sie lenkt Aufmerksamkeit auf Kombinationen aus Eintritt, Wirkung und Entdeckbarkeit. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 0.5-5 Tage | 2-12 Wochen | 2-6 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-10 | 3-10 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kaizen Charter, Waste List, Improvement Experiments, Standard Work Update | Project Charter, Measurement Plan, Cause Analysis, Control Plan | FMEA Table, Risk Priority, Mitigation Actions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | LeanKontinuierliche VerbesserungOperations | Kontinuierliche VerbesserungQualitätProzessverbesserung | RisikoQualitätOperationsUrsachenanalyse |