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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Delivery Value Stream Mapping |  Systems Thinking Evaporating Cloud |  Product Strategy Lean Canvas |
|---|---|---|---|---|
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 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. | Die Evaporating Cloud macht einen scheinbaren Zielkonflikt sichtbar und bearbeitbar. Sie liest Konflikte als Struktur aus Bedürfnissen und Annahmen, nicht als reinen Positionskampf. | Wenn eine frühe Produktwette noch zu viele offene Punkte hat, bringt sie Zielgruppe, Problem und Annahmen in eine einzige Sicht. Sie verdichtet die Idee so, dass Kernrisiken benennbar werden. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 60-120 min | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-10 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Conflict Cloud, Assumption List, Breakthrough Ideas, Next Experiments | Lean Canvas, Core Assumptions, Experiment Backlog |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | LeanFlowVerschwendungDelivery | Theory of ConstraintsAnnahmenSystemdenken | StartupLeanAnnahmenGeschäftsmodell |