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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Systems Thinking Behavior Over Time Graph |  Systems Thinking Iceberg Model |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Das Iceberg Model trennt sichtbare Ereignisse von Mustern, Strukturen und mentalen Modellen. So wird aus einer Einzelbeobachtung ein tieferes Verständnis dafür, warum ein Problem immer wiederkehrt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 20-45 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-10 | 2-10 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Behavior Over Time Graph, Trend Hypotheses, Key Events | Iceberg Worksheet, Pattern Notes, Intervention Ideas |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SystemdenkenMusterDynamik | SystemdenkenUrsachenanalyseMuster |
Oft zusammen betrachtet
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