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| Kriterium | ![]() Knowledge Modeling Domain Storytelling | ![]() Operations Standard Work Analysis | ![]() Delivery Value Stream Mapping | ![]() Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Domain Storytelling übersetzt Fachwissen in eine gemeinsame Erzählung aus Akteuren, Objekten und Abläufen. Besonders nützlich ist es, wenn Sprache, Regeln und Prozessverständnis eng verbunden werden müssen. | Wenn dieselbe Aufgabe je nach Person anders erledigt wird, legt die Methode den verlässlichen Kern frei. Sie schafft Vergleichbarkeit, ohne nötigen Handlungsspielraum unnötig zu ersticken. | 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 | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 1-3 h | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-6 | 4-10 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Domain Story, Glossary Notes, Process Narrative | Standard Work Sheet, Abweichungsliste, Verbesserter Standard, Trainingsbedarf | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | WissenDomain-Driven DesignProzess | LeanProzessQualität | LeanFlowVerschwendungDelivery | PrognoseFlowDelivery |



