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| Kriterium |  Operations Change Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations MORT Analysis |
|---|---|---|---|
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 einem sicherheitsrelevanten Ereignis oder einem System mit hohen Schutzanforderungen prüft die Methode, wo Kontrollen versagt haben. Sie legt sowohl technische als auch organisatorische Lücken offen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 45-120 min | 30-90 min Setup, danach laufend | Mehrere Tage bis Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-6 | 1-8 | 2-6 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Change Matrix, Ursachenhypothesen, Validierungsfragen, Maßnahmenliste | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | MORT Worksheets, Findings je Zweig, Korrekturmaßnahmen, Systemische Empfehlungen |
Tagskeine Überschneidung | VeränderungUrsachenanalyseFehlersucheVergleich | PrognoseFlowDelivery | UrsachenanalyseSicherheitSystemischIncident |
Oft zusammen betrachtet
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