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Kriterium
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Arbeitsfläche für Value Stream Mapping: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Delivery
Value Stream Mapping
Papierillustration von ICE Scoring mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Product Strategy
ICE Scoring
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 Ideen schnell sortiert werden müssen, bringt sie Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein kompaktes Urteil. Sie schafft einen einfachen Filter für Test- und Priorisierungsfragen.
Komplexitätunterschiedlich
HochMittelNiedrig
Zeitunterschiedlich
30-90 min Setup, danach laufend1-3 h30-60 min
Teilnehmendeunterschiedlich
1-84-102-8
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshopWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationCurrent-state Map, Future-state Map, Bottleneck ListICE-Tabelle, Top-Ideenliste
Tagskeine Überschneidung
PrognoseFlowDelivery
LeanFlowVerschwendungDelivery
PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung
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Oft zusammen betrachtet

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