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| Kriterium |  Delivery Value Stream Mapping |  Operations PDCA Cycle |  Operations DMAIC |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
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. | 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 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1 h bis mehrere Wochen | 2-12 Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 1-8 | 3-10 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Project Charter, Measurement Plan, Cause Analysis, Control Plan | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | LeanFlowVerschwendungDelivery | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | Kontinuierliche VerbesserungQualitätProzessverbesserung | PrognoseFlowDelivery |