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| Kriterium |  Product Discovery Dual-Track Agile |  Operations Kaizen Event |  Delivery Value Stream Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Unsicherheit und Lieferung parallel laufen, trennt sie Lernarbeit von Umsetzung und hält beides verbunden. Sie verhindert, dass ungeprüfte Ideen direkt in den Lieferstrom fallen. | Bei einem eng umrissenen Prozessabschnitt mit spürbarer Verschwendung bündelt die Methode gemeinsame Veränderungsenergie. Sie eignet sich, wenn schnelle Lernschleifen und sichtbare Anpassungen gefragt sind. | 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 | Mittel | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Laufend, Wochen bis Monate | 0.5-5 Tage | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 4-10 | 4-10 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories | Kaizen Charter, Waste List, Improvement Experiments, Standard Work Update | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | AgilDiscoveryDelivery | LeanKontinuierliche VerbesserungOperations | LeanFlowVerschwendungDelivery | PrognoseFlowDelivery |