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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Systems Thinking Future Reality Tree |  Domain Modeling Context Map |  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. | Ein Future Reality Tree zeigt, wie gewünschte Maßnahmen zu einem besseren Systemzustand führen sollen. Die Methode prüft, ob ein Veränderungspfad logisch zusammenhängt, bevor Zeit in Umsetzung fließt. | Wenn mehrere Kontexte miteinander reden müssen, macht sie deren Beziehungen und Abhängigkeiten lesbar. Sie hilft, Integrationsdruck und Zuständigkeiten über Systemgrenzen hinweg zu sortieren. | 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 | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-4 h | 1-3 h | Half day |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 2-8 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Future Reality Tree, Negative Branches, Assumption List, Improved Injections | Context Map, Integration Patterns, Boundary Notes | Hebel-Map, Aktionsstrategie |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | Theory of ConstraintsSystemdenkenVeränderung | Domain-Driven DesignGrenzenStrategie | SystemdenkenVeränderungStrategie |