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| Kriterium | ![]() Delivery Monte Carlo Forecasting | ![]() Systems Thinking Iceberg Model | ![]() Operations Bottleneck Analysis | ![]() Systems Thinking Behavior Over Time Graph |
|---|---|---|---|---|
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. | Das Iceberg Model trennt sichtbare Ereignisse von Mustern, Strukturen und mentalen Modellen. So wird aus einer Einzelbeobachtung ein tieferes Verständnis dafür, warum ein Problem immer wiederkehrt. | 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. | Ein Behavior Over Time Graph zeigt, wie sich eine Kennzahl oder Beobachtung über Zeit entwickelt. Die Methode macht Trends, Brüche und wiederkehrende Muster sichtbar, die in Momentaufnahmen untergehen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | 1-3 h | 20-45 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-10 | 3-8 | 1-10 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Iceberg Worksheet, Pattern Notes, Intervention Ideas | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Behavior Over Time Graph, Trend Hypotheses, Key Events |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SystemdenkenUrsachenanalyseMuster | FlowMessungRahmenbedingungen | SystemdenkenMusterDynamik |



