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In der Auswahl:Monte Carlo Forecasting Assumption Mapping Value Stream Mapping Riskiest Assumption Test

Kriterium	Delivery Monte Carlo Forecasting	Product Discovery Assumption Mapping	Delivery Value Stream Mapping	Product Discovery Riskiest Assumption Test
Zweckunterschiedlich	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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten.	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 eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial.
Komplexitätunterschiedlich	Hoch	Mittel	Mittel	Mittel
Zeitunterschiedlich	30-90 min Setup, danach laufend	45-60 min	1-3 h	1-2 Wochen pro Iteration
Teilnehmendeunterschiedlich	1-8	2-8	4-10	2-6
Formatunterschiedlich	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop	Workshop + Async
Outputunterschiedlich	Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication	Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking	Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List	Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht
Tagskeine Überschneidung	PrognoseFlowDelivery	AnnahmenRisikoExperimenteValidierung	LeanFlowVerschwendungDelivery	ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen

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