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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Systems Thinking Behavior Over Time Graph |
|---|---|---|---|
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 Causal Loop Diagram macht Rückkopplungen, Verstärkung und Ausgleich in einem System lesbar. Es deckt Nebenwirkungen und Selbstverstärkung auf, die in linearen Erklärungen verborgen 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 | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 20-45 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 1-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Behavior Over Time Graph, Trend Hypotheses, Key Events |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | SystemdenkenMusterDynamik |
Oft zusammen betrachtet
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