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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Systems Thinking Behavior Over Time Graph |  Engineering Kanban |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 20-45 min | Ongoing | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-10 | 2-12 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Behavior Over Time Graph, Trend Hypotheses, Key Events | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SystemdenkenMusterDynamik | FlowVisuelles ManagementDelivery | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik |