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| Kriterium |  Operations Waste Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Innovation Lean Startup |
|---|---|---|---|
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. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 45-120 min | 30-90 min Setup, danach laufend | Wochen bis Monate je Lernzyklus |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Waste Map, Priorisierte Verschwendung, Improvement Backlog | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung |
Tagskeine Überschneidung | VerschwendungLeanProzessverbesserung | PrognoseFlowDelivery | LeanStartupValidierungMVP |
Oft zusammen betrachtet
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