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| Kriterium |  UX Research Contextual Inquiry |  Operations Waste Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Arbeitsabläufe nur aus Erzählungen bekannt sind und der echte Kontext verborgen bleibt, macht Contextual Inquiry Verhalten am Arbeitsplatz sichtbar. Beobachtung und Rückfrage zusammen zeigen, wie Menschen wirklich arbeiten, unterbrechen und improvisieren. | Bei einem Prozess, der viel beschäftigt, aber wenig Wert schafft, legt die Methode Verschwendung offen. Sie richtet den Blick auf unnötige Wege, Wartezeiten, Nacharbeit und Übererfüllung. | 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 |
Zeitunterschiedlich | 1-3 Wochen | 45-120 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-12 Beobachtungen | 2-8 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Field Notes, Workflow Insights, Pain Points | Waste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchBeobachtungKontext | VerschwendungLeanProzessverbesserung | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
