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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Discovery Dual-Track Agile |  Delivery Value Stream Mapping |  Operations Waste 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. | Wenn Unsicherheit und Lieferung parallel laufen, trennt sie Lernarbeit von Umsetzung und hält beides verbunden. Sie verhindert, dass ungeprüfte Ideen direkt in den Lieferstrom fallen. | 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 einem Prozess, der viel beschäftigt, aber wenig Wert schafft, legt die Methode Verschwendung offen. Sie richtet den Blick auf unnötige Wege, Wartezeiten, Nacharbeit und Übererfüllung. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Laufend, Wochen bis Monate | 1-3 h | 45-120 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-10 | 4-10 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Waste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | AgilDiscoveryDelivery | LeanFlowVerschwendungDelivery | VerschwendungLeanProzessverbesserung |