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| Kriterium |  Operations 5 Whys |  Delivery Monte Carlo Forecasting |
|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einer einzelnen, schwer erklärbaren Abweichung legt die Methode die kausale Kette hinter dem sichtbaren Symptom frei. Sie hält die Ursache so lange offen, bis eine steuerbare Bedingung statt einer bloßen Beschreibung vorliegt. | 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 | 15-30 min | 30-90 min Setup, danach laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication |
Tagskeine Überschneidung | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung | PrognoseFlowDelivery |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
