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| Kriterium | ![]() Delivery Value Stream Mapping | ![]() Product Discovery Dual-Track Agile | ![]() Decision Making Delphi Method | ![]() 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 Unsicherheit und Lieferung parallel laufen, trennt sie Lernarbeit von Umsetzung und hält beides verbunden. Sie verhindert, dass ungeprüfte Ideen direkt in den Lieferstrom fallen. | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | 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 | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | Laufend, Wochen bis Monate | 1-4 Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 4-10 | 6-30 Experten | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Discovery Backlog, Delivery Backlog, Experiment-Ergebnisse, Validierte Stories | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | LeanFlowVerschwendungDelivery | AgilDiscoveryDelivery | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | PrognoseFlowDelivery |



