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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Decision Matrix |  Decision Making Trade-off Analysis |  Decision Making Decision 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. | 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. | Bei begrenzten Ressourcen konkurrieren Qualität, Geschwindigkeit, Kosten und Risiko fast immer miteinander. Trade-off Analysis macht diese Gegensätze explizit und verhindert, dass Entscheidungen verdeckte Nebenwirkungen produzieren. | Bei Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min | 45-120 min | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 2-8 | 1-6 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Decision Matrix, Scoring Rationale, Selected Option | Trade-off Matrix, Criteria List, Decision Rationale, Accepted Downsides | Decision Tree, Option Map, Assumption List |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | EntscheidungKriterienBewertung (Scoring)Zielkonflikte | ZielkonflikteEntscheidungKriterienOptionen | EntscheidungBaumstrukturOptionen |