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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Three-Point Estimation |  Innovation Lean Startup |  Delivery Value Stream Mapping |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar. | Bei unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 10-30 min je Item | Wochen bis Monate je Lernzyklus | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-8 | 2-8 | 4-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungUnsicherheitPrognose | LeanStartupValidierungMVP | LeanFlowVerschwendungDelivery |