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| Kriterium |  Operations PDCA Cycle |  Product Strategy DIBB |  Operations Root Cause Tree Analysis |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
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 eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | Bei einem Problem mit mehreren vermuteten Ursachen bildet die Methode eine kausale Struktur statt einer bloßen Liste. Sie macht sichtbar, wie Ursachen zusammenhängen und wo die stärksten Ansatzpunkte liegen. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1 h bis mehrere Wochen | 1-2 h | 1-3 h | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 2-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Cause Tree, Evidence Notes, Gegenmaßnahmen | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | UrsachenanalyseBaumstrukturIncidentQualität | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |