Methoden Seite an Seite ansehen.
Wähle bis zu vier Methoden. Ergänze sie über die Suche und teile den Vergleich über seinen Link.
| Kriterium |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Systems Thinking System Dynamics Simulation |  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. | System Dynamics Simulation macht Annahmen über Zeit, Verzögerung und Feedback experimentell prüfbar. Die Methode zeigt, welche Folgen sich erst später oder verstärkt bemerkbar machen. | 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 | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | Mehrere Tage bis Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-5 Modellierende, Stakeholder asynchron | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Simulationsmodell, Szenarienberichte | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | SystemdenkenDynamikSimulationAnalyse | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
