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| Kriterium |  Delivery Value Stream Mapping |  Product Strategy DIBB |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1-2 h | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 2-8 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | LeanFlowVerschwendungDelivery | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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