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| Kriterium | ![]() Growth Flywheel | ![]() Delivery Value Stream Mapping | ![]() Engineering Kanban | ![]() Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wachstum bricht oft dort ein, wo ein Verstärkungsmechanismus zu viel Reibung aufbaut. Ein Flywheel zeigt den Kreislauf aus Nutzen, Wiederholung und Verstärkung, der nachhaltiges Wachstum tragen soll. | 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 Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. | 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 | 60-120 min | 1-3 h | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 4-10 | 2-12 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Flywheel Map, Friction Points, Growth Levers, Experiment Backlog | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | GrowthRetentionConversion | LeanFlowVerschwendungDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseFlowDelivery |



