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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Standard Work Analysis |  Delivery Value Stream Mapping |  Operations Waste 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. | 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. | 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. | Bei einem Prozess, der viel beschäftigt, aber wenig Wert schafft, legt die Methode Verschwendung offen. Sie richtet den Blick auf unnötige Wege, Wartezeiten, Nacharbeit und Übererfüllung. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 1-3 h | 45-120 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-6 | 4-10 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Standard Work Sheet, Abweichungsliste, Verbesserter Standard, Trainingsbedarf | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Waste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | LeanProzessQualität | LeanFlowVerschwendungDelivery | VerschwendungLeanProzessverbesserung |