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| Kriterium |  Operations Fault Tree Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Causal Factor Analysis |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einem kritischen Top-Event mit mehreren möglichen Auslösern modelliert die Methode Versagenspfade logisch. Sie macht sichtbar, welche Kombinationen aus Bedingungen zu einem Schaden führen können. | 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. |
Komplexitätidentisch | Hoch | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 2-6 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 | Fault Tree, Critical Paths, Ursachenhypothesen, Kontrollmaßnahmen | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions |
Tagskeine Überschneidung | RisikoUrsachenanalyseSicherheit | PrognoseFlowDelivery | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste |
Oft zusammen betrachtet
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