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| Kriterium |  UX Research Diary Study |  Delivery Value Stream Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Waste Analysis |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Erfahrungen über Tage oder Wochen entstehen und ein Einzeltermin sie nicht einfängt, hält Diary Study den Verlauf im Alltag fest. Wiederkehrende Auslöser, Stimmungen und Gewohnheiten werden dadurch jenseits der Erinnerungsschärfe sichtbar. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-120 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 5-20 | 4-10 | 1-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Diary Entries, Longitudinal Patterns, Experience Timeline | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Waste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog |
Tagskeine Überschneidung | UX-ResearchTrackingVerhalten | LeanFlowVerschwendungDelivery | PrognoseFlowDelivery | VerschwendungLeanProzessverbesserung |