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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Operations PDCA Cycle |  Operations Kaizen Event |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Shape-First Modeling definiert Datenqualität über Shapes, bevor Implementierung oder Integration ausfranst. Der Ansatz passt, wenn Validierung und Data Contracts von Anfang an Teil des Designs sein sollen. | 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. | Bei einem eng umrissenen Prozessabschnitt mit spürbarer Verschwendung bündelt die Methode gemeinsame Veränderungsenergie. Sie eignet sich, wenn schnelle Lernschleifen und sichtbare Anpassungen gefragt sind. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | 1 h bis mehrere Wochen | 0.5-5 Tage | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 1-8 | 4-10 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Kaizen Charter, Waste List, Improvement Experiments, Standard Work Update | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | LeanKontinuierliche VerbesserungOperations | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |