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Kriterium
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration zu Three-Point Estimation.
Decision Making
Three-Point Estimation
Papierillustration zu Alignment Mapping.
Facilitation
Alignment 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.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 mehrere Personen an einem Ziel arbeiten, aber unterschiedliche innere Landkarten haben, macht Alignment Mapping Abweichungen sichtbar. Es ordnet Ziele, Annahmen und Prioritäten so, dass gemeinsame Richtung prüfbar wird.
Komplexitätunterschiedlich
HochMittelMittel
Zeitunterschiedlich
30-90 min Setup, danach laufend10-30 min je Item1-2 h
Teilnehmendeunterschiedlich
1-81-84-12
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop
Outputunterschiedlich
Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationThree-Point Estimate, Risk Range, Assumption NotesAlignment Map, Open Issues, Decision Questions
Tagskeine Überschneidung
PrognoseFlowDelivery
SchätzungUnsicherheitPrognose
AbstimmungStakeholderStrategieFacilitation
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Oft zusammen betrachtet

Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.

Papierillustration für Power-Interest Grid mit fachlich beschrifteter Arbeitsfläche.
Facilitation
Power Interest Grid
Stakeholder Mapping
Facilitation
Stakeholder Mapping
Papierillustration von Stakeholder Salience Model mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Facilitation
Stakeholder Salience Model