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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Standard Work Analysis |  Operations 5 Whys |
|---|---|---|---|
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. | Wenn dieselbe Aufgabe je nach Person anders erledigt wird, legt die Methode den verlässlichen Kern frei. Sie schafft Vergleichbarkeit, ohne nötigen Handlungsspielraum unnötig zu ersticken. | Bei einer einzelnen, schwer erklärbaren Abweichung legt die Methode die kausale Kette hinter dem sichtbaren Symptom frei. Sie hält die Ursache so lange offen, bis eine steuerbare Bedingung statt einer bloßen Beschreibung vorliegt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 15-30 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-6 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Standard Work Sheet, Abweichungsliste, Verbesserter Standard, Trainingsbedarf | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | LeanProzessQualität | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung |
Oft zusammen betrachtet
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