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Kriterium
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration zu WSJF mit den zentralen Arbeitsschritten und einem sichtbaren Ergebnis.
Agile
WSJF
Arbeitsfläche für Value Stream Mapping: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Delivery
Value Stream Mapping
Papierillustration zu Waste Analysis.
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 viele Aufgaben um dieselben Kapazitäten konkurrieren, ordnet sie Arbeit nach wirtschaftlicher Wirkung. Sie macht Zeitverlust, Nutzen und Aufwand gemeinsam vergleichbar.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
HochHochMittelNiedrig
Zeitunterschiedlich
30-90 min Setup, danach laufend45-90 min1-3 h45-120 min
Teilnehmendeunterschiedlich
1-83-104-102-8
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshopWorkshopWorkshop
Outputunterschiedlich
Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationRanked Backlog, Cost-of-Delay AssumptionsCurrent-state Map, Future-state Map, Bottleneck ListWaste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog
Tagskeine Überschneidung
PrognoseFlowDelivery
LeanÖkonomieReihenfolgePriorisierung
LeanFlowVerschwendungDelivery
VerschwendungLeanProzessverbesserung
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