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| Kriterium |  Knowledge Modeling Knowledge Mapping |  Decision Making Wideband Delphi |  Agile NoEstimates |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei unklaren Zukunftsfragen reicht eine Einzelmeinung selten für belastbare Planung. Wideband Delphi sammelt unabhängige Schätzungen und verdichtet sie zu einem nachvollziehbaren Bereich statt zu einer Scheingenauigkeit. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 1-4 h oder mehrere Runden | laufend | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 4-12 Experten | 2-12 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Knowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer Plan | Estimate Range, Assumption Log, Expert Consensus Notes | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | WissenMappingRisiko | SchätzungExpert:innenPrognose | SchätzungPrognoseFlow | PrognoseFlowDelivery |