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| Kriterium |  Delivery Value Stream Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Causal Factor Analysis |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | 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 Ereignis mit kompliziertem Verlauf zerlegt die Methode die wirkenden Faktoren entlang der Zeit. Sie zeigt, wie Bedingungen, Entscheidungen und Reaktionen zusammen einen Verlauf erzeugen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-6 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 1-8 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions |
Tagskeine Überschneidung | LeanFlowVerschwendungDelivery | PrognoseFlowDelivery | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste |
Oft zusammen betrachtet
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