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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Trade-off Analysis |  Decision Making OODA Loop |  Decision Making Decision Matrix |
|---|---|---|---|---|
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 begrenzten Ressourcen konkurrieren Qualität, Geschwindigkeit, Kosten und Risiko fast immer miteinander. Trade-off Analysis macht diese Gegensätze explizit und verhindert, dass Entscheidungen verdeckte Nebenwirkungen produzieren. | 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 Optionen mit mehreren Kriterien kollidieren, wird Vergleich schnell subjektiv. Eine Decision Matrix macht die Abwägung sichtbar und bringt Gewichtung, Kriterien und Optionen in eine gemeinsame Logik. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 45-120 min | 15-60 min je Zyklus | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 1-8 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Trade-off Matrix, Criteria List, Decision Rationale, Accepted Downsides | Situation Assessment, Decision Loop, Action Updates | Decision Matrix, Scoring Rationale, Selected Option |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | ZielkonflikteEntscheidungKriterienOptionen | EntscheidungVeränderungLernenStrategie | EntscheidungKriterienBewertung (Scoring)Zielkonflikte |