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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  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. | 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 |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Knowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer Plan |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | WissenMappingRisiko |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
