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| Kriterium |  Operations PDCA Cycle |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations 8D Problem Solving |  Operations 5 Whys |
|---|---|---|---|---|
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. | 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 akuten Qualitäts- oder Lieferproblem strukturiert die Methode Sofortschutz und Ursachenarbeit gemeinsam. Sie hält die Lage stabil, während die eigentliche Ursache sauber untersucht wird. | Bei einer einzelnen, schwer erklärbaren Abweichung legt die Methode die kausale Kette hinter dem sichtbaren Symptom frei. Sie hält die Ursache so lange offen, bis eine steuerbare Bedingung statt einer bloßen Beschreibung vorliegt. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1 h bis mehrere Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-6 Wochen | 15-30 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-8 | 4-10 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | 8D Report, Containment Plan, Root Cause Evidence, Corrective Action Plan | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | PrognoseFlowDelivery | QualitätProblemlösungUrsachenanalyse | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung |