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| Kriterium |  Operations ABC Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making OODA Loop |  Operations After-Action Review |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei vielen gleichartigen Objekten mit unterschiedlicher wirtschaftlicher Bedeutung priorisiert die Methode den Aufwand nach Wirkung. Sie trennt, was regelmäßig gesteuert werden muss, von dem, was nur selten Aufmerksamkeit braucht. | 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. | In dynamischen Situationen veralten Entscheidungen schneller, als sie vorbereitet wurden. Der OODA Loop hält Wahrnehmen, Einordnen, Entscheiden und Handeln als wiederkehrenden Takt zusammen, damit Reaktion nicht in Trägheit kippt. | Nach Einsätzen oder Projektphasen mit unklaren Ergebnissen macht die Methode sichtbar, was tatsächlich passiert ist und was davon lernen lässt. Sie trennt Verlauf, Wirkung und Ursachen, damit Erfahrung in belastbare Verbesserungen übergeht. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-60 min je Zyklus | 20-45 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 | 1-8 | 1-8 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | ABC Classification, Focus Rules, Control List | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Situation Assessment, Decision Loop, Action Updates | Lessons Learned, Action Items, Event Summary |
Tagskeine Überschneidung | PriorisierungOperationsPortfolio | PrognoseFlowDelivery | EntscheidungVeränderungLernenStrategie | LernenOperationsVerbesserung |