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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Bottleneck Analysis |  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. | Bei einem Fluss, der sich an einer Stelle staut, sucht die Methode die Kapazitätsgrenze mit dem größten Hebel. Sie erklärt, warum Mehrarbeit an anderer Stelle den Durchsatz kaum verbessert. | 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 | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FlowMessungRahmenbedingungen | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik |
Oft zusammen betrachtet
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