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| Kriterium |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Agile NoEstimates |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|
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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | 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 | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | laufend | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-12 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | SchätzungPrognoseFlow | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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