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| Kriterium |  Operations Standard Work Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations DMAIC |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn dieselbe Aufgabe je nach Person anders erledigt wird, legt die Methode den verlässlichen Kern frei. Sie schafft Vergleichbarkeit, ohne nötigen Handlungsspielraum unnötig zu ersticken. | 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 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 | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-12 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 1-8 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Standard Work Sheet, Abweichungsliste, Verbesserter Standard, Trainingsbedarf | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Project Charter, Measurement Plan, Cause Analysis, Control Plan |
Tagskeine Überschneidung | LeanProzessQualität | PrognoseFlowDelivery | Kontinuierliche VerbesserungQualitätProzessverbesserung |
Oft zusammen betrachtet
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