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| Kriterium |  Product Discovery Pretotyping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Innovation Lean Startup |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine Marktbehauptung noch zu teuer für einen Bauversuch ist, prüft sie mit der kleinsten passenden Vorstufe. Sie macht echtes Interesse sichtbar, bevor große Investitionen beginnen. | 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 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 Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Stunden bis wenige Tage | 30-90 min Setup, danach laufend | Wochen bis Monate je Lernzyklus | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 1-8 | 2-8 | 2-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Pretotyping Skizze, Test-Setup, Conversion-Daten, Go- oder No-Go-Entscheidung | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungNachfrageMVP | PrognoseFlowDelivery | LeanStartupValidierungMVP | FlowVisuelles ManagementDelivery |