Eliyahu Goldratt beschreibt in seinem Buch The Goal das Problem von abhängigen Ereignissen (Dependent Events) und Schwankungen in Prozessen (Statistical Fluctuations).
Wenn eine Reihe von Ereignissen oder Prozessschritten von einander abhängen (z. B. kann Geschirr erst abgetrocknet werden, wenn es gespült wurde), kann jeder Prozessschritt nur maximal soviel Output produzieren, wie er von dem vorhergehenden Prozessschritt an Input erhalten hat.
Da in der Realität nicht jeder Prozessschritt einen gleichbleibenden Output liefert, sondern eine gewisse Varianz aufweist, kumulieren sich diese Varianzen in Richtung der nachgelagerten Prozessschritte auf, wenn alle Prozessschritte die gleiche Kapazität haben.
Eine kleine Simulation mit 20 Durchläufen zeigt dies. Sie umfasst zehn Prozessschritte. Jeder Prozessschritt hat einen durchschnittlichen Ausstoß von 100 Einheiten und kann um jeweils zehn Einheiten nach oben und unten abweichen. Er kann natürlich maximal soviel Output liefern, wie er Input von dem vorhergehenden Prozessschritt erhält. Die Grafik zeigt ein auf Zufallszahlen basierendes Szenario (die Peaks sind jeweils die Ergebnisse der einzelnen Durchläufe):
Die folgende Grafik zeigt den durchschnittlichen Ausstoß der Prozessschritte in diesem Szenario:
Wie man sieht, gibt es einen beachtlichen "Abrieb".
Erweitert man hingegen die Kapazität aller Prozessschritte außer dem ersten auf 120 Einheiten +/-10 Einheiten, sieht man, dass es in dieser Simulation keinen "Abrieb" mehr gibt.
Dieses kleine Experiment verdeutlicht, wie auch das Würfel-Experiment im Buch, dass "ausbalancierte" Prozesskapazitäten den Durchsatz behindern.
Wenn eine Reihe von Ereignissen oder Prozessschritten von einander abhängen (z. B. kann Geschirr erst abgetrocknet werden, wenn es gespült wurde), kann jeder Prozessschritt nur maximal soviel Output produzieren, wie er von dem vorhergehenden Prozessschritt an Input erhalten hat.
Da in der Realität nicht jeder Prozessschritt einen gleichbleibenden Output liefert, sondern eine gewisse Varianz aufweist, kumulieren sich diese Varianzen in Richtung der nachgelagerten Prozessschritte auf, wenn alle Prozessschritte die gleiche Kapazität haben.
Eine kleine Simulation mit 20 Durchläufen zeigt dies. Sie umfasst zehn Prozessschritte. Jeder Prozessschritt hat einen durchschnittlichen Ausstoß von 100 Einheiten und kann um jeweils zehn Einheiten nach oben und unten abweichen. Er kann natürlich maximal soviel Output liefern, wie er Input von dem vorhergehenden Prozessschritt erhält. Die Grafik zeigt ein auf Zufallszahlen basierendes Szenario (die Peaks sind jeweils die Ergebnisse der einzelnen Durchläufe):
Die folgende Grafik zeigt den durchschnittlichen Ausstoß der Prozessschritte in diesem Szenario:
Wie man sieht, gibt es einen beachtlichen "Abrieb".
Erweitert man hingegen die Kapazität aller Prozessschritte außer dem ersten auf 120 Einheiten +/-10 Einheiten, sieht man, dass es in dieser Simulation keinen "Abrieb" mehr gibt.
Dieses kleine Experiment verdeutlicht, wie auch das Würfel-Experiment im Buch, dass "ausbalancierte" Prozesskapazitäten den Durchsatz behindern.
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