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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making OODA Loop |  Facilitation Alignment Mapping |
|---|---|---|---|
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. | 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. | Wenn mehrere Personen an einem Ziel arbeiten, aber unterschiedliche innere Landkarten haben, macht Alignment Mapping Abweichungen sichtbar. Es ordnet Ziele, Annahmen und Prioritäten so, dass gemeinsame Richtung prüfbar wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-60 min je Zyklus | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-8 | 4-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Situation Assessment, Decision Loop, Action Updates | Alignment Map, Open Issues, Decision Questions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | EntscheidungVeränderungLernenStrategie | AbstimmungStakeholderStrategieFacilitation |
Oft zusammen betrachtet
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