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| Kriterium |  Operations PDCA Cycle |  Operations Waste Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Delivery Value Stream Mapping |
|---|---|---|---|---|
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 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. | 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 Lieferarbeit in Wartezeiten, Übergaben und verstecktem Aufwand zerfällt, macht Value Stream Mapping den tatsächlichen Fluss sichtbar. Die Methode legt Engpässe, Liegezeiten und Rückkopplungen offen, damit Durchlaufzeit und Verbesserungshebel greifbar werden. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Niedrig | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1 h bis mehrere Wochen | 45-120 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 1-8 | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Waste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | VerschwendungLeanProzessverbesserung | PrognoseFlowDelivery | LeanFlowVerschwendungDelivery |