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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Process Mapping |  Operations Kepner-Tregoe |
|---|---|---|---|
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 unübersichtlichen Ablauf mit vielen Übergaben macht die Methode den tatsächlichen Prozess sichtbar. Sie zeigt, wo Arbeit weitergegeben, verzögert oder doppelt erledigt wird, damit Verbesserung an den richtigen Stellen ansetzt. | Bei einer schwer einzugrenzenden Störung trennt die Methode Problem, Ursache und Entscheidung sauber voneinander. Sie reduziert Vermischung, wenn Symptome mehrere Deutungen zulassen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 2-8 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Process Map, Handoff List, Improvement Backlog | Problem Analysis, Decision Analysis, Risk Plan |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | ProzessOperationsVerbesserung | ProblemlösungUrsachenanalyseEntscheidungOperations |
Oft zusammen betrachtet
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