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| Kriterium |  Knowledge Modeling Knowledge Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Delphi Method |
|---|---|---|---|
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 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 Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 1-8 | 6-30 Experten |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Knowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer Plan | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes |
Tagskeine Überschneidung | WissenMappingRisiko | PrognoseFlowDelivery | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
