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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Knowledge Modeling Domain Storytelling |  Delivery Value Stream Mapping |  Operations Gemba Walk |
|---|---|---|---|---|
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. | Domain Storytelling übersetzt Fachwissen in eine gemeinsame Erzählung aus Akteuren, Objekten und Abläufen. Besonders nützlich ist es, wenn Sprache, Regeln und Prozessverständnis eng verbunden werden müssen. | 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. | Bei Unklarheit über den realen Prozessverlauf bringt die Methode Beobachtung an den Ort der Arbeit. Sie verbindet Wahrnehmung, Rückfragen und Prozesswissen, damit Entscheidungen auf tatsächlichen Abläufen statt auf Annahmen beruhen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 h | 1-3 h | 30-120 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 4-10 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Domain Story, Glossary Notes, Process Narrative | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Observation Notes, Improvement Ideas |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | WissenDomain-Driven DesignProzess | LeanFlowVerschwendungDelivery | LeanBeobachtungProzessOperations |