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| Kriterium |  Product Discovery Context Canvas |  Operations PDCA Cycle |  Delivery Value Stream Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Umfeld aus Nutzern, Systemen und Rahmenbedingungen schwer greifbar ist, setzt sie den Kontext kompakt auf den Tisch. Sie schafft eine klare Lesart für Einfluss, Grenze und Abhängigkeit. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | 1 h bis mehrere Wochen | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-8 | 4-10 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Context Canvas, Open Questions, Shared Context Notes | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | KontextFramingAnforderungenCanvas | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | LeanFlowVerschwendungDelivery | PrognoseFlowDelivery |