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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Constraint Analysis |  Decision Making Decision Matrix |
|---|---|---|---|
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. | Wenn ein Vorhaben stockt, liegt die Grenze oft nicht in der Idee, sondern in harten oder weichen Rahmenbedingungen. Constraint Analysis trennt diese Begrenzungen und zeigt, welche davon tatsächlich gestaltbar sind. | Wenn mehrere Optionen mit mehreren Kriterien kollidieren, wird Vergleich schnell subjektiv. Eine Decision Matrix macht die Abwägung sichtbar und bringt Gewichtung, Kriterien und Optionen in eine gemeinsame Logik. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Constraint List, Hard/Soft Classification, Option Impact Notes, Decision Boundaries | Decision Matrix, Scoring Rationale, Selected Option |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | RahmenbedingungenEntscheidungPlanungOptionen | EntscheidungKriterienBewertung (Scoring)Zielkonflikte |
Oft zusammen betrachtet
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