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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations 5 Whys |  Operations MORT Analysis |  Operations Root Cause Analysis |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 15-30 min | Mehrere Tage bis Wochen | 1-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-6 | 2-6 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen | MORT Worksheets, Findings je Zweig, Korrekturmaßnahmen, Systemische Empfehlungen | Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung | UrsachenanalyseSicherheitSystemischIncident | UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident |