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| Kriterium |  Operations PDCA Cycle |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations A3 Problem Solving |  Operations Kaizen Event |
|---|---|---|---|---|
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 einer komplexen Abweichung mit mehreren Beteiligten bündelt die Methode Problem, Analyse und Entscheidung auf einer Seite. Sie schafft einen gemeinsamen Arbeitsraum, in dem Ursachen, Gegenmaßnahmen und Nachverfolgung zusammenpassen. | Bei einem eng umrissenen Prozessabschnitt mit spürbarer Verschwendung bündelt die Methode gemeinsame Veränderungsenergie. Sie eignet sich, wenn schnelle Lernschleifen und sichtbare Anpassungen gefragt sind. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1 h bis mehrere Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min | 0.5-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-8 | 2-5 | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | A3 Report, Action Plan, Root Cause Analysis | Kaizen Charter, Waste List, Improvement Experiments, Standard Work Update |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | PrognoseFlowDelivery | LeanProblemlösungCoachingOperations | LeanKontinuierliche VerbesserungOperations |