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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |  Systems Thinking Intervention Mapping |  Systems Thinking Future Reality Tree |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | Intervention Mapping übersetzt einen Veränderungsbedarf in ein geplantes, evaluierbares Programm. Die Methode verbindet Zielgruppe, Determinanten, Maßnahmen und Messung zu einer nachvollziehbaren Kette. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend | 1-5 Tage | 2-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 4-12 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Logic Model, Change Objectives, Intervention Components, Evaluation Plan | Future Reality Tree, Negative Branches, Assumption List, Improved Injections |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow | VeränderungSystemdenkenFähigkeit | Theory of ConstraintsSystemdenkenVeränderung |