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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Operations Ivy Lee Method |  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. | Bei einem unruhigen Arbeitstag mit zu vielen offenen Punkten schafft die Methode radikale Einfachheit. Sie lenkt die Aufmerksamkeit auf eine kurze Reihenfolge statt auf ein breites, zugleich offenes Feld. | 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 | 5-10 min täglich | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 1 | 1-8 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Daily Priority List, Completion Notes | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | PriorisierungProduktivitätUmsetzung | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery |