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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Systems Thinking Current Reality Tree |
|---|---|---|---|---|
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 Current Reality Tree verdichtet viele Symptome zu wenigen ursächlichen Ketten. Die Methode macht sichtbar, welche Kernprobleme mehrere negative Effekte gleichzeitig antreiben. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-6 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 2-8 | 1-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Current Reality Tree, Core Problems, Intervention Ideas |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | PrognoseFlowDelivery | SystemdenkenUrsachenanalyseRahmenbedingungenKausalität |