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| Kriterium |  Engineering Hypothesis-Driven Troubleshooting |  UX Research Surveys |  Operations Kaizen Event |  Operations A3 Problem Solving |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Systeme unerwartet ausfallen, liefern spontane Versuche oft mehr Lärm als Erkenntnis. Hypothesis-driven Troubleshooting übersetzt Symptome in überprüfbare Annahmen und macht die Fehlersuche lernbar. | Wenn ein Thema in der Breite belastbar werden soll und viele Personen dieselbe Frage beantworten können, sammelt Surveys strukturierte Rückmeldungen in skalierbarer Form. Antworten werden damit vergleichbar und segmentierbar, statt nur anekdotisch vorzuliegen. | Bei einem eng umrissenen Prozessabschnitt mit spürbarer Verschwendung bündelt die Methode gemeinsame Veränderungsenergie. Sie eignet sich, wenn schnelle Lernschleifen und sichtbare Anpassungen gefragt sind. | Bei einer komplexen Abweichung mit mehreren Beteiligten bündelt die Methode Problem, Analyse und Entscheidung auf einer Seite. Sie schafft einen gemeinsamen Arbeitsraum, in dem Ursachen, Gegenmaßnahmen und Nachverfolgung zusammenpassen. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-240 min | 3-14 Tage | 0.5-5 Tage | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 50+ | 4-10 | 2-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hypothesis Log, Test Plan, Evidence Notes, Diagnosis Summary | Survey Results, Charts, Segment Insights | Kaizen Charter, Waste List, Improvement Experiments, Standard Work Update | A3 Report, Action Plan, Root Cause Analysis |
Tagskeine Überschneidung | FehlersucheProblemlösungDiagnose | QuantitativResearchValidierung | LeanKontinuierliche VerbesserungOperations | LeanProblemlösungCoachingOperations |