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| Kriterium |  Product Discovery Kano Model |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |  Delivery Value Stream Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Features nach Wirkung auf Zufriedenheit unterschieden werden sollen, macht sie Erwartungen und Überraschungen vergleichbar. Sie trennt Grundbedürfnis, Leistungsbeitrag und Begeisterung. | 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. | Wenn Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 Tage | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 10-50 | 1-8 | 2-12 | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Kano Matrix, Feature Classes, Priority Themes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List |
Tagskeine Überschneidung | ZufriedenheitPriorisierungKunde | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow | LeanFlowVerschwendungDelivery |