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| Kriterium |  Knowledge Modeling Knowledge Mapping |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Three-Point Estimation |
|---|---|---|---|
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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 10-30 min je Item |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 1-8 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Knowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer Plan | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes |
Tagskeine Überschneidung | WissenMappingRisiko | PrognoseFlowDelivery | SchätzungUnsicherheitPrognose |
Oft zusammen betrachtet
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