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