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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Three-Point Estimation |  Systems Thinking Evaporating Cloud |  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. | Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar. | Die Evaporating Cloud macht einen scheinbaren Zielkonflikt sichtbar und bearbeitbar. Sie liest Konflikte als Struktur aus Bedürfnissen und Annahmen, nicht als reinen Positionskampf. | 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 | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 10-30 min je Item | 60-120 min | 2-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-8 | 2-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes | Conflict Cloud, Assumption List, Breakthrough Ideas, Next Experiments | Future Reality Tree, Negative Branches, Assumption List, Improved Injections |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungUnsicherheitPrognose | Theory of ConstraintsAnnahmenSystemdenken | Theory of ConstraintsSystemdenkenVeränderung |