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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. | 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 |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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