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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Knowledge Modeling Knowledge Mapping |  Decision Making Delphi Method |  Knowledge Modeling Concept 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. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 1-4 Wochen | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-12 | 6-30 Experten | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Knowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer Plan | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Concept Map, Relationship Labels, Knowledge Gaps |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | WissenMappingRisiko | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | WissenKonzepteMappingSensemaking |