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| Kriterium |  UX Research Contextual Inquiry |  Operations Waste Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 Wochen | 45-120 min | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-12 Beobachtungen | 2-8 | 1-8 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Field Notes, Workflow Insights, Pain Points | Waste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchBeobachtungKontext | VerschwendungLeanProzessverbesserung | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery |