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Kriterium
Arbeitsfläche für Value Stream Mapping: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Delivery
Value Stream Mapping
Papierillustration mit gemeinsam sichtbaren Optionen, einzeln verteilten Abstimmungspunkten und einer hervorgehobenen Shortlist.
Facilitation
Dot Voting
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
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 ein Workshop zu viele Optionen erzeugt und die Gruppe schnell verdichten muss, macht Dot Voting Präferenzen in kurzer Zeit sichtbar. Es bündelt Einzelstimmen zu einem belastbaren Signal für die nächste Auswahl.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
MittelNiedrigHoch
Zeitunterschiedlich
1-3 h5-15 min30-90 min Setup, danach laufend
Teilnehmendeunterschiedlich
4-103-201-8
Formatunterschiedlich
WorkshopWorkshopWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck ListRanked List, Consensus Signal, ShortlistForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication
Tagskeine Überschneidung
LeanFlowVerschwendungDelivery
FacilitationAbstimmung (Voting)KonsensPriorisierung
PrognoseFlowDelivery
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Oft zusammen betrachtet

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