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| Kriterium |  Knowledge Modeling Concept Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Three-Point Estimation |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|---|
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 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 Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-2 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 10-30 min je Item | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-8 | 1-8 | 2-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Concept Map, Relationship Labels, Knowledge Gaps | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | WissenKonzepteMappingSensemaking | PrognoseFlowDelivery | SchätzungUnsicherheitPrognose | SchätzungPrognoseFlow |