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In der Auswahl:Monte Carlo ForecastingValue Stream MappingExperiment CanvasHypothesis Prioritization Canvas
| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Delivery Value Stream Mapping |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Hypothesis Prioritization 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. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 30-60 min | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-10 | 1-5 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | LeanFlowVerschwendungDelivery | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |