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| Kriterium |  Operations PDCA Cycle |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |  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. | 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. | 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 | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1 h bis mehrere Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing | 15-30 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-8 | 2-12 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung |