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| Kriterium |  Knowledge Modeling Knowledge Mapping |  Engineering Kanban |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Knowledge Modeling Concept Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | Ongoing | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 2-12 | 1-8 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Knowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer Plan | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Concept Map, Relationship Labels, Knowledge Gaps |
Tagskeine Überschneidung | WissenMappingRisiko | FlowVisuelles ManagementDelivery | PrognoseFlowDelivery | WissenKonzepteMappingSensemaking |