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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Systems Thinking Behavior Over Time Graph |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | 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. | Ein Behavior Over Time Graph zeigt, wie sich eine Kennzahl oder Beobachtung über Zeit entwickelt. Die Methode macht Trends, Brüche und wiederkehrende Muster sichtbar, die in Momentaufnahmen untergehen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 20-45 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 2-8 | 1-8 | 1-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Behavior Over Time Graph, Trend Hypotheses, Key Events |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | PrognoseFlowDelivery | SystemdenkenMusterDynamik |