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| Kriterium |  Operations Waste Analysis |  Innovation Lean Startup |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einem Prozess, der viel beschäftigt, aber wenig Wert schafft, legt die Methode Verschwendung offen. Sie richtet den Blick auf unnötige Wege, Wartezeiten, Nacharbeit und Übererfüllung. | Bei unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt. | 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 | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 45-120 min | Wochen bis Monate je Lernzyklus | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-8 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Waste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | VerschwendungLeanProzessverbesserung | LeanStartupValidierungMVP | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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