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| Kriterium |  Operations PDCA Cycle |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Waste Analysis |  Operations DMAIC |
|---|---|---|---|---|
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 Prozess, der viel beschäftigt, aber wenig Wert schafft, legt die Methode Verschwendung offen. Sie richtet den Blick auf unnötige Wege, Wartezeiten, Nacharbeit und Übererfüllung. | Bei einem Prozessproblem mit schwankender Leistung bringt die Methode Analyse und Verbesserung in eine disziplinierte Folge. Sie schafft einen Rahmen, in dem Zahlen, Ursachen und Steuerung zusammenlaufen. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1 h bis mehrere Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-120 min | 2-12 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-8 | 2-8 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Waste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog | Project Charter, Measurement Plan, Cause Analysis, Control Plan |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | PrognoseFlowDelivery | VerschwendungLeanProzessverbesserung | Kontinuierliche VerbesserungQualitätProzessverbesserung |