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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Pareto 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. | In vielen Problemlagen verteilt sich Wirkung ungleich über viele Ursachen. Eine Pareto Analysis trennt die wenigen Treiber mit hoher Hebelwirkung von der langen Restmenge und richtet den Fokus auf das, was messbar bewegt. | 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 | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-6 | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Pareto Chart, Top Causes, Focus List | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | PriorisierungQualitätFokusUrsachenanalyse | LeanFlowVerschwendungDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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