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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Delivery Value Stream Mapping |  Operations Gemba Walk |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei Unklarheit über den realen Prozessverlauf bringt die Methode Beobachtung an den Ort der Arbeit. Sie verbindet Wahrnehmung, Rückfragen und Prozesswissen, damit Entscheidungen auf tatsächlichen Abläufen statt auf Annahmen beruhen. | Wenn Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 30-120 min | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-10 | 2-6 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Observation Notes, Improvement Ideas | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | LeanFlowVerschwendungDelivery | LeanBeobachtungProzessOperations | FlowVisuelles ManagementDelivery |