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| Kriterium |  Delivery Value Stream Mapping |  Knowledge Modeling Feynman Technique |  Engineering Kanban |  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. | Die Feynman Technique prüft Verständnis, indem ein Thema so erklärt wird, dass es für andere leicht verständlich bleibt. Sie macht Wissenslücken sichtbar, bevor sie im Alltag teuer werden. | 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. | 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 | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 20-60 min | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 1 | 2-12 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Plain-language Explanation, Knowledge Gaps, Study Notes | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | LeanFlowVerschwendungDelivery | LernenWissenVerständnis | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseFlowDelivery |