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In der Auswahl:Bottleneck Analysis Incident Timeline Analysis Monte Carlo Forecasting Causal Factor Analysis

Kriterium	Operations Bottleneck Analysis	DevOps Incident Timeline Analysis	Delivery Monte Carlo Forecasting	Operations Causal Factor Analysis
Zweckunterschiedlich	Bei einem Fluss, der sich an einer Stelle staut, sucht die Methode die Kapazitätsgrenze mit dem größten Hebel. Sie erklärt, warum Mehrarbeit an anderer Stelle den Durchsatz kaum verbessert.	Bei einem Incident mit unklarer Reihenfolge macht die Methode den zeitlichen Verlauf präzise sichtbar. Sie trennt Wahrnehmung, Reaktion und Verzögerung, damit Ursache und Wirkung sauberer lesbar werden.	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 einem Ereignis mit kompliziertem Verlauf zerlegt die Methode die wirkenden Faktoren entlang der Zeit. Sie zeigt, wie Bedingungen, Entscheidungen und Reaktionen zusammen einen Verlauf erzeugen.
Komplexitätunterschiedlich	Mittel	Mittel	Hoch	Hoch
Zeitunterschiedlich	1-3 h	60-180 min	30-90 min Setup, danach laufend	2-6 h
Teilnehmendeunterschiedlich	3-8	3-10	1-8	3-10
Formatidentisch	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop + Async
Outputunterschiedlich	Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures	Incident Timeline, Evidence Log, Delay Analysis, Improvement Actions	Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication	Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions
Tagskeine Überschneidung	FlowMessungRahmenbedingungen	IncidentZeitleisteSite Reliability Engineering	PrognoseFlowDelivery	KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste

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