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In der Auswahl:Dot Estimation Monte Carlo Forecasting Root Cause Analysis Failure Mode and Effects Analysis

Kriterium	Facilitation Dot Estimation	Delivery Monte Carlo Forecasting	Operations Root Cause Analysis	Operations Failure Mode and Effects Analysis
Zweckunterschiedlich	Wenn Größe oder Aufwand nur grob geschätzt werden können, verdichtet Dot Estimation Erfahrungswissen zu einer schnellen Spanne. Die Methode bringt Vergleichbarkeit in unscharfe Einschätzungen, ohne auf Scheingenauigkeit zu setzen.	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.	Wenn ein Problem wiederkehrt und die Ursache unklar bleibt, legt die Methode das zugrunde liegende Wirkgefüge frei. Sie trennt Symptom, Vermutung und belastbare Erklärung voneinander.	Bei einem Prozess, Produkt oder Service mit spürbaren Ausfallrisiken bewertet die Methode mögliche Fehlbilder vorab. Sie lenkt Aufmerksamkeit auf Kombinationen aus Eintritt, Wirkung und Entdeckbarkeit.
Komplexitätunterschiedlich	Niedrig	Hoch	Mittel	Hoch
Zeitunterschiedlich	5-20 min	30-90 min Setup, danach laufend	1-4 h	2-6 h
Teilnehmendeunterschiedlich	3-20	1-8	3-8	3-10
Formatunterschiedlich	Workshop	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop
Outputunterschiedlich	Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets	Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication	Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan	FMEA Table, Risk Priority, Mitigation Actions
Tagskeine Überschneidung	SchätzungAufwandRisiko	PrognoseFlowDelivery	UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident	RisikoQualitätOperationsUrsachenanalyse

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