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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Cynefin Workshop |  Knowledge Modeling Concept Mapping |  Decision Making Delphi Method |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn Probleme unklar, chaotisch oder nur scheinbar bekannt sind, greifen Standardrezepte zu kurz. Ein Cynefin Workshop sortiert Situationen nach ihrer Problemart und verbindet sie mit passender Handlungslogik. | 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 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 | Hoch | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 60-180 min | 1-2 h | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-20 | 1-8 | 6-30 Experten |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Cynefin Map, Domain-specific Actions, Sensemaking Notes | Concept Map, Relationship Labels, Knowledge Gaps | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | KomplexitätSensemakingEntscheidung | WissenKonzepteMappingSensemaking | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie |