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| Kriterium |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Engineering Kanban |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Systems Thinking Stock and Flow Diagram |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Ein Causal Loop Diagram macht Rückkopplungen, Verstärkung und Ausgleich in einem System lesbar. Es deckt Nebenwirkungen und Selbstverstärkung auf, die in linearen Erklärungen verborgen bleiben. | Wenn Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. | 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. | Ein Stock-and-Flow-Diagram zeigt, wie Bestände, Zuflüsse und Abflüsse ein System zeitlich prägen. Es eignet sich besonders, wenn Wachstum, Verzögerungen oder Kapazitätsgrenzen die Dynamik bestimmen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-6 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-12 | 1-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Stock and Flow Model, Dynamics Notes, Simulation Hypotheses |
Tagskeine Überschneidung | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseFlowDelivery | DynamikSimulationFeedbackSystemdenken |