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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Domain Modeling Context Map |  Systems Thinking Systems Mapping |  Systems Thinking Leverage Points |
|---|---|---|---|---|
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 mehrere Kontexte miteinander reden müssen, macht sie deren Beziehungen und Abhängigkeiten lesbar. Sie hilft, Integrationsdruck und Zuständigkeiten über Systemgrenzen hinweg zu sortieren. | Systems Mapping ordnet Elemente, Beziehungen und Grenzen so, dass ein komplexes Feld auf einen Blick lesbar wird. Der Überblick stabilisiert das Gesamtbild, bevor Detailarbeit oder Steuerung beginnt. | Leverage Points zeigen, an welchen Stellen Eingriffe im System überproportional wirken. Die Methode unterstützt Teams dabei, Energie nicht in Symptome zu stecken, sondern an wirksame Hebel zu gehen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 1-3 h | Half day |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 3-12 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Context Map, Integration Patterns, Boundary Notes | System Map, Dependencies, Leverage Points | Hebel-Map, Aktionsstrategie |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | Domain-Driven DesignGrenzenStrategie | SystemdenkenMappingGrenzenVeränderung | SystemdenkenVeränderungStrategie |