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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Systems Thinking Iceberg Model |  Operations Causal Factor Analysis |
|---|---|---|---|
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 Ereignis mit kompliziertem Verlauf zerlegt die Methode die wirkenden Faktoren entlang der Zeit. Sie zeigt, wie Bedingungen, Entscheidungen und Reaktionen zusammen einen Verlauf erzeugen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | 2-6 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-10 | 3-10 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Iceberg Worksheet, Pattern Notes, Intervention Ideas | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SystemdenkenUrsachenanalyseMuster | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste |
Oft zusammen betrachtet
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