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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Force Field Analysis |  Delivery Cost of Delay |  Decision Making OODA Loop |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei Veränderungsvorhaben sitzen fördernde und bremsende Kräfte gleichzeitig am Tisch. Force Field Analysis macht diese Spannungen explizit und zeigt, wo Veränderung durch Verstärkung oder Entlastung anschiebt. | Wenn mehrere Initiativen um knappe Kapazität konkurrieren und Verzögerung teuer werden kann, macht Cost of Delay den wirtschaftlichen Schaden sichtbar. Der Blick auf verlorenen Wert pro Zeitfenster schafft eine klare Grundlage für Reihenfolge und Taktung. | In dynamischen Situationen veralten Entscheidungen schneller, als sie vorbereitet wurden. Der OODA Loop hält Wahrnehmen, Einordnen, Entscheiden und Handeln als wiederkehrenden Takt zusammen, damit Reaktion nicht in Trägheit kippt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-90 min | 90-180 min | 15-60 min je Zyklus |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-12 | 3-8 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Force Field Map, Change Levers, Risk Notes | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz | Situation Assessment, Decision Loop, Action Updates |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | VeränderungEntscheidungStrategie | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung | EntscheidungVeränderungLernenStrategie |