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| Kriterium | ![]() Engineering Failure Scenario Analysis | ![]() Operations Kaizen Event | ![]() Product Discovery Assumption Mapping | ![]() Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | In kritischen Prozessen reicht es nicht, nur den Normalfall zu planen. Failure Scenario Analysis betrachtet den Weg ins Scheitern und zeigt, welche Ausfälle, Ketten und Kontrolllücken am meisten Schaden erzeugen. | 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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | Wenn zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 0.5-5 Tage | 45-60 min | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 4-10 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Failure Scenarios, Risk Notes, Control Gaps, Test and Response Actions | Kaizen Charter, Waste List, Improvement Experiments, Standard Work Update | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | ScheiternResilienzRisiko | LeanKontinuierliche VerbesserungOperations | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |



