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Kriterium
Arbeitsfläche für Value Stream Mapping: Frage, Beobachtungen und nächste Entscheidung sind sichtbar.
Delivery
Value Stream Mapping
Papierillustration der Arbeitsstruktur von Force Field Analysis.
Decision Making
Force Field Analysis
Anonyme Einzelurteile durchlaufen wiederholte Feedbackschleifen und bilden eine Verteilung.
Decision Making
Delphi Method
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.Bei Veränderungsvorhaben sitzen fördernde und bremsende Kräfte gleichzeitig am Tisch. Force Field Analysis macht diese Spannungen explizit und zeigt, wo Veränderung durch Verstärkung oder Entlastung anschiebt.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
MittelNiedrigHochHoch
Zeitunterschiedlich
1-3 h45-90 min1-4 Wochen30-90 min Setup, danach laufend
Teilnehmendeunterschiedlich
4-103-126-30 Experten1-8
Formatunterschiedlich
WorkshopWorkshopAsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck ListForce Field Map, Change Levers, Risk NotesExpert Forecast, Consensus Range, Assumption NotesForecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication
Tagskeine Überschneidung
LeanFlowVerschwendungDelivery
VeränderungEntscheidungStrategie
PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie
PrognoseFlowDelivery
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