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| Kriterium |  Operations Bottleneck 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. | 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 | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-6 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 1-8 | 3-10 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions |
Tagskeine Überschneidung | FlowMessungRahmenbedingungen | PrognoseFlowDelivery | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
