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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Facilitation Decision Jam |  Decision Making Constraint Analysis |  Operations Bottleneck Analysis |
|---|---|---|---|---|
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 eine Entscheidung festhängt, löst Decision Jam den Knoten durch strukturierte Trennung von Problem, Idee und Auswahl. Das Format schafft Bewegung, ohne vorschnell in die erste scheinbar elegante Antwort zu springen. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-90 min | 30-90 min | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-10 | 2-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Problem Cluster, Prioritized Challenge, Experiment | Constraint List, Hard/Soft Classification, Option Impact Notes, Decision Boundaries | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FacilitationEntscheidungProblemlösungWorkshop | RahmenbedingungenEntscheidungPlanungOptionen | FlowMessungRahmenbedingungen |