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| Kriterium |  Product Strategy Lean Canvas |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Systems Thinking Future Reality Tree |  Delivery Value Stream Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine frühe Produktwette noch zu viele offene Punkte hat, bringt sie Zielgruppe, Problem und Annahmen in eine einzige Sicht. Sie verdichtet die Idee so, dass Kernrisiken benennbar werden. | 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. | Ein Future Reality Tree zeigt, wie gewünschte Maßnahmen zu einem besseren Systemzustand führen sollen. Die Methode prüft, ob ein Veränderungspfad logisch zusammenhängt, bevor Zeit in Umsetzung fließt. | 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 | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-4 h | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-8 | 3-8 | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Lean Canvas, Core Assumptions, Experiment Backlog | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Future Reality Tree, Negative Branches, Assumption List, Improved Injections | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List |
Tagskeine Überschneidung | StartupLeanAnnahmenGeschäftsmodell | PrognoseFlowDelivery | Theory of ConstraintsSystemdenkenVeränderung | LeanFlowVerschwendungDelivery |