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In der Auswahl:System Dynamics Simulation NoEstimates Monte Carlo Forecasting Causal Loop Diagram

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

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