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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Knowledge Modeling IBIS |
|---|---|---|
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. | IBIS strukturiert Denken über komplexe Fragen als Folge von Issues, Ideas und Arguments. Die Methode hält Diskussionen offen, ohne sie in vorschnellen Konsens zu drücken. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Issue Map, Positions, Argument Notes |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | BegründungWissenEntscheidung |
Oft zusammen betrachtet
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