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| Kriterium |  Knowledge Modeling Teach-back |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Teach-back prüft, ob eine Erklärung beim Gegenüber wirklich angekommen ist. Die Methode macht Missverständnisse früh sichtbar und stärkt gemeinsames Verständnis in Beratungs- und Lernsituationen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 5-20 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Understanding Check, Clarification Notes, Learning Gaps | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | LernenVerständnisKommunikation | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
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