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| Kriterium |  Operations PDCA Cycle |  Product Discovery Assumption Mapping |  Operations Fault Tree Analysis |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | Bei einem kritischen Top-Event mit mehreren möglichen Auslösern modelliert die Methode Versagenspfade logisch. Sie macht sichtbar, welche Kombinationen aus Bedingungen zu einem Schaden führen können. | Wenn zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1 h bis mehrere Wochen | 45-60 min | 2-6 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 3-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Fault Tree, Critical Paths, Ursachenhypothesen, Kontrollmaßnahmen | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | RisikoUrsachenanalyseSicherheit | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |