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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Systems Thinking Evaporating Cloud |  Innovation Lean Startup |
|---|---|---|---|
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. | Die Evaporating Cloud macht einen scheinbaren Zielkonflikt sichtbar und bearbeitbar. Sie liest Konflikte als Struktur aus Bedürfnissen und Annahmen, nicht als reinen Positionskampf. | Bei unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-120 min | Wochen bis Monate je Lernzyklus |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Conflict Cloud, Assumption List, Breakthrough Ideas, Next Experiments | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | Theory of ConstraintsAnnahmenSystemdenken | LeanStartupValidierungMVP |
Oft zusammen betrachtet
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