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| Kriterium |  Operations Fault Tree Analysis |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile Ideal Days |
|---|---|---|---|
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. | Wenn Aufwand in echte Arbeitszeit gedacht werden soll, bietet sie einen einfachen Nenner für Vergleiche. Sie macht Schätzung näher an der Frage, wie viel ununterbrochene Zeit etwas braucht. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 2-6 h | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-8 | 1-8 | 2-9 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Fault Tree, Critical Paths, Ursachenhypothesen, Kontrollmaßnahmen | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Ideal Day Estimates, Assumption Notes, Capacity Caveats |
Tagskeine Überschneidung | RisikoUrsachenanalyseSicherheit | PrognoseFlowDelivery | SchätzungAufwandAgil |
Oft zusammen betrachtet
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