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| Kriterium |  Engineering Kanban |  Knowledge Modeling Concept Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Argument Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | 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. | Wenn Aussagen, Belege und Gegenargumente vermischt sind, verliert eine Debatte schnell ihre Struktur. Argument Mapping zerlegt eine These in ihre Begründungen und macht sichtbar, worauf sie wirklich trägt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Ongoing | 1-2 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 1-8 | 1-8 | 1-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Concept Map, Relationship Labels, Knowledge Gaps | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Argument Map, Evidence Gaps, Decision Rationale |
Tagskeine Überschneidung | FlowVisuelles ManagementDelivery | WissenKonzepteMappingSensemaking | PrognoseFlowDelivery | SensemakingEntscheidungBegründung |