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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Knowledge Modeling Domain Storytelling |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Die PARA Method organisiert Wissen nach Projects, Areas, Resources und Archives. Sie schafft Ordnung, wenn digitale Notizen, Dateien und Aufgaben nicht mehr sauber zur aktuellen Arbeit passen. | Domain Storytelling übersetzt Fachwissen in eine gemeinsame Erzählung aus Akteuren, Objekten und Abläufen. Besonders nützlich ist es, wenn Sprache, Regeln und Prozessverständnis eng verbunden werden müssen. | 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. | Wenn Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 1-2 h | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 2-8 | 1-8 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Domain Story, Glossary Notes, Process Narrative | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | WissenDomain-Driven DesignProzess | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery |