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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Knowledge Modeling Domain Storytelling |  Delivery Value Stream Mapping |  Operations Standard Work Analysis |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn dieselbe Aufgabe je nach Person anders erledigt wird, legt die Methode den verlässlichen Kern frei. Sie schafft Vergleichbarkeit, ohne nötigen Handlungsspielraum unnötig zu ersticken. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 h | 1-3 h | 1-3 h |
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 | Standard Work Sheet, Abweichungsliste, Verbesserter Standard, Trainingsbedarf |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | WissenDomain-Driven DesignProzess | LeanFlowVerschwendungDelivery | LeanProzessQualität |