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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Knowledge Modeling Concept Mapping |  Delivery Value Stream Mapping |  Knowledge Modeling Knowledge Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Wenn Lieferarbeit in Wartezeiten, Übergaben und verstecktem Aufwand zerfällt, macht Value Stream Mapping den tatsächlichen Fluss sichtbar. Die Methode legt Engpässe, Liegezeiten und Rückkopplungen offen, damit Durchlaufzeit und Verbesserungshebel greifbar werden. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-2 h | 1-3 h | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 1-8 | 4-10 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Concept Map, Relationship Labels, Knowledge Gaps | Current-state Map, Future-state Map, Bottleneck List | Knowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer Plan |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | WissenKonzepteMappingSensemaking | LeanFlowVerschwendungDelivery | WissenMappingRisiko |