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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Decision Making Delphi Method |  Facilitation Stakeholder Salience Model |
|---|---|---|---|
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 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. | Wenn Stakeholder sehr unterschiedlich wichtig erscheinen, bewertet das Stakeholder Salience Model ihre tatsächliche Priorität über Macht, Legitimität und Dringlichkeit. Es macht sichtbar, wer Aufmerksamkeit sofort, wer später und wer nur situativ braucht. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-4 Wochen | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 6-30 Experten | 3-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Salience-Diagramm, Strategie pro Klasse |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | StakeholderFacilitationAbstimmungGovernance |
Oft zusammen betrachtet
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