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| Kriterium |  Operations PDCA Cycle |  Operations Gemba Walk |  Engineering Kanban |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1 h bis mehrere Wochen | 30-120 min | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-6 | 2-12 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Observation Notes, Improvement Ideas | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | LeanBeobachtungProzessOperations | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseFlowDelivery |