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| Kriterium |  Systems Thinking System Dynamics Simulation |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |  Systems Thinking Causal Loop Diagram |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | System Dynamics Simulation macht Annahmen über Zeit, Verzögerung und Feedback experimentell prüfbar. Die Methode zeigt, welche Folgen sich erst später oder verstärkt bemerkbar machen. | 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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Mehrere Tage bis Wochen | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-5 Modellierende, Stakeholder asynchron | 1-8 | 2-12 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Simulationsmodell, Szenarienberichte | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Causal Loop Diagram, Feedback Notes, Leverage Points |
Tagskeine Überschneidung | SystemdenkenDynamikSimulationAnalyse | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow | FeedbackSystemdenkenKausalitätDynamik |