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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Causal Factor Analysis |  Systems Thinking Current Reality Tree |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Die PARA Method organisiert Wissen nach Projects, Areas, Resources und Archives. Sie schafft Ordnung, wenn digitale Notizen, Dateien und Aufgaben nicht mehr sauber zur aktuellen Arbeit passen. | 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 einem Ereignis mit kompliziertem Verlauf zerlegt die Methode die wirkenden Faktoren entlang der Zeit. Sie zeigt, wie Bedingungen, Entscheidungen und Reaktionen zusammen einen Verlauf erzeugen. | Ein Current Reality Tree verdichtet viele Symptome zu wenigen ursächlichen Ketten. Die Methode macht sichtbar, welche Kernprobleme mehrere negative Effekte gleichzeitig antreiben. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-6 h | 2-6 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 1-8 | 3-10 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions | Current Reality Tree, Core Problems, Intervention Ideas |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | PrognoseFlowDelivery | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste | SystemdenkenUrsachenanalyseRahmenbedingungenKausalität |