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| Kriterium |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |  Systems Thinking Current Reality Tree |
|---|---|---|---|---|
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 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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | Ein Current Reality Tree verdichtet viele Symptome zu wenigen ursächlichen Ketten. Die Methode macht sichtbar, welche Kernprobleme mehrere negative Effekte gleichzeitig antreiben. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend | 2-6 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-8 | 2-12 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Current Reality Tree, Core Problems, Intervention Ideas |
Tagskeine Überschneidung | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow | SystemdenkenUrsachenanalyseRahmenbedingungenKausalität |