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| Kriterium |  Decision Making OODA Loop |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Product Strategy DIBB |  Delivery Cost of Delay |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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 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. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | Wenn mehrere Initiativen um knappe Kapazität konkurrieren und Verzögerung teuer werden kann, macht Cost of Delay den wirtschaftlichen Schaden sichtbar. Der Blick auf verlorenen Wert pro Zeitfenster schafft eine klare Grundlage für Reihenfolge und Taktung. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 15-60 min je Zyklus | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 h | 90-180 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-8 | 2-8 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Situation Assessment, Decision Loop, Action Updates | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungVeränderungLernenStrategie | PrognoseFlowDelivery | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung |