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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Process Mapping |  Operations Learning Review |
|---|---|---|---|
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. | Nach einer Projektphase mit gemischten Ergebnissen macht die Methode Lernen aus dem Einzelfall wiederverwendbar. Sie verbindet Ereignisse, Entscheidungen und systemische Bedingungen zu belastbaren Einsichten. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Process Map, Handoff List, Improvement Backlog | Learning Review Notes, System Factors, Improvement Actions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | ProzessOperationsVerbesserung | LernenRetrospektiveIncidentOperations |
Oft zusammen betrachtet
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