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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Knowledge Modeling Knowledge Mapping |  Decision Making Three-Point Estimation |  Facilitation Dot Estimation |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar. | Wenn Größe oder Aufwand nur grob geschätzt werden können, verdichtet Dot Estimation Erfahrungswissen zu einer schnellen Spanne. Die Methode bringt Vergleichbarkeit in unscharfe Einschätzungen, ohne auf Scheingenauigkeit zu setzen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 10-30 min je Item | 5-20 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-12 | 1-8 | 3-20 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Knowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer Plan | Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes | Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | WissenMappingRisiko | SchätzungUnsicherheitPrognose | SchätzungAufwandRisiko |