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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making OODA Loop |  Decision Making Constraint 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. | 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 ein Vorhaben stockt, liegt die Grenze oft nicht in der Idee, sondern in harten oder weichen Rahmenbedingungen. Constraint Analysis trennt diese Begrenzungen und zeigt, welche davon tatsächlich gestaltbar sind. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-60 min je Zyklus | 30-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-8 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Situation Assessment, Decision Loop, Action Updates | Constraint List, Hard/Soft Classification, Option Impact Notes, Decision Boundaries |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | EntscheidungVeränderungLernenStrategie | RahmenbedingungenEntscheidungPlanungOptionen |
Oft zusammen betrachtet
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