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Kriterium
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration einer Annahmenmatrix mit priorisierten Testkarten
Decision Making
Assumption Surfacing
Arbeitsfläche für Value Stream Mapping: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Delivery
Value Stream Mapping
Papierillustration von DIBB mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Product Strategy
DIBB
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.In Plänen stecken oft Annahmen, die nie offen formuliert wurden und genau deshalb gefährlich bleiben. Assumption Surfacing macht diese stillen Voraussetzungen sichtbar und priorisiert, welche davon das Vorhaben tragen oder kippen.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 Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird.
Komplexitätunterschiedlich
HochNiedrigMittelNiedrig
Zeitunterschiedlich
30-90 min Setup, danach laufend45-90 min1-3 h1-2 h
Teilnehmendeunterschiedlich
1-82-84-102-8
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshopWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationAssumption List, Critical Assumptions, Learning PlanCurrent-state Map, Future-state Map, Bottleneck ListDIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport
Tagskeine Überschneidung
PrognoseFlowDelivery
AnnahmenRisikoEntscheidungDiscovery
LeanFlowVerschwendungDelivery
StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese
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