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| Kriterium |  Knowledge Modeling Concept Mapping |  Engineering Kanban |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Knowledge Modeling Knowledge Mapping |
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Zweckunterschiedlich | Concept Mapping ordnet Begriffe und Beziehungen in einem Netz, das fachliche Zusammenhänge greifbar macht. Es passt, wenn ein Themenfeld strukturell statt linear verstanden werden soll. | Wenn Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. | 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. | Knowledge Mapping macht Wissen, Lücken und Transferwege in einem Feld sichtbar. Es passt, wenn Fachwissen nicht nur vorhanden, sondern auch auffindbar und übertragbar sein soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 1-8 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Concept Map, Relationship Labels, Knowledge Gaps | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Knowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer Plan |
Tagskeine Überschneidung | WissenKonzepteMappingSensemaking | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseFlowDelivery | WissenMappingRisiko |