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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Systems Thinking Stock and Flow Diagram |  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. | Ein Stock-and-Flow-Diagram zeigt, wie Bestände, Zuflüsse und Abflüsse ein System zeitlich prägen. Es eignet sich besonders, wenn Wachstum, Verzögerungen oder Kapazitätsgrenzen die Dynamik bestimmen. | 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 | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-6 h | 20-45 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-6 | 1-10 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Stock and Flow Model, Dynamics Notes, Simulation Hypotheses | Behavior Over Time Graph, Trend Hypotheses, Key Events |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | DynamikSimulationFeedbackSystemdenken | SystemdenkenMusterDynamik |
Oft zusammen betrachtet
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