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| Kriterium |  Operations Change Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations 5 Whys |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einer Abweichung nach einer Veränderung isoliert die Methode den Einfluss des geänderten Zustands. Sie grenzt ein, welche Unterschiede relevant sind und welche nur Begleitrauschen darstellen. | 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 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 45-120 min | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-30 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 1-8 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Change Matrix, Ursachenhypothesen, Validierungsfragen, Maßnahmenliste | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | VeränderungUrsachenanalyseFehlersucheVergleich | PrognoseFlowDelivery | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
