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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Waste Analysis |  Product Strategy DIBB |  Delivery Value Stream Mapping |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-120 min | 1-2 h | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 2-8 | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Waste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | VerschwendungLeanProzessverbesserung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | LeanFlowVerschwendungDelivery |