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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Gemba Walk |  Knowledge Modeling Domain Storytelling |
|---|---|---|---|---|
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. | 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 Unklarheit über den realen Prozessverlauf bringt die Methode Beobachtung an den Ort der Arbeit. Sie verbindet Wahrnehmung, Rückfragen und Prozesswissen, damit Entscheidungen auf tatsächlichen Abläufen statt auf Annahmen beruhen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-120 min | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 1-8 | 2-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Observation Notes, Improvement Ideas | Domain Story, Glossary Notes, Process Narrative |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | PrognoseFlowDelivery | LeanBeobachtungProzessOperations | WissenDomain-Driven DesignProzess |