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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Delivery Value Stream Mapping |  Operations Fishbone Diagram |  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 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. | Wenn ein Problem mehrere mögliche Einflussfaktoren hat, ordnet die Methode Ursachen nach Ursachebereichen. Sie verhindert, dass eine erste Vermutung den Blick auf andere plausible Treiber verstellt. | 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 | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 30-60 min | 15-30 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-10 | 2-8 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Fishbone Diagram, Cause Categories, Investigation Backlog | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | LeanFlowVerschwendungDelivery | UrsachenanalyseQualitätOperations | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung |