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| Kriterium |  Product Discovery Dual-Track Agile |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Waste Analysis |
|---|---|---|---|
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. | 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 | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Laufend, Wochen bis Monate | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-120 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 1-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Waste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog |
Tagskeine Überschneidung | AgilDiscoveryDelivery | PrognoseFlowDelivery | VerschwendungLeanProzessverbesserung |
Oft zusammen betrachtet
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