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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Systems Thinking System Dynamics Simulation |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
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. | System Dynamics Simulation macht Annahmen über Zeit, Verzögerung und Feedback experimentell prüfbar. Die Methode zeigt, welche Folgen sich erst später oder verstärkt bemerkbar machen. | Ein Causal Loop Diagram macht Rückkopplungen, Verstärkung und Ausgleich in einem System lesbar. Es deckt Nebenwirkungen und Selbstverstärkung auf, die in linearen Erklärungen verborgen bleiben. | Wenn Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Mehrere Tage bis Wochen | 1-3 h | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-5 Modellierende, Stakeholder asynchron | 2-8 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Simulationsmodell, Szenarienberichte | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SystemdenkenDynamikSimulationAnalyse | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik | FlowVisuelles ManagementDelivery |