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| Kriterium |  Delivery Value Stream Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Domain Modeling Bounded Context Canvas |
|---|---|---|---|
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 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. | Wenn ein fachlicher Kontext noch unscharf umrissen ist, bringt sie Sprache, Zuständigkeit und Integrationsraum in Form. Sie klärt, was zusammengehört und wo eine Grenze tragfähig sein muss. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 4-10 | 1-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Context Canvas, Glossary, Integration Notes |
Tagskeine Überschneidung | LeanFlowVerschwendungDelivery | PrognoseFlowDelivery | Domain-Driven DesignGrenzenModellierung |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
