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In der Auswahl:Monte Carlo Forecasting 8D Problem Solving Three-Point Estimation Failure Mode and Effects Analysis

Kriterium	Delivery Monte Carlo Forecasting	Operations 8D Problem Solving	Decision Making Three-Point Estimation	Operations Failure Mode and Effects 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 einem akuten Qualitäts- oder Lieferproblem strukturiert die Methode Sofortschutz und Ursachenarbeit gemeinsam. Sie hält die Lage stabil, während die eigentliche Ursache sauber untersucht wird.	Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar.	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	Hoch	Hoch	Mittel	Hoch
Zeitunterschiedlich	30-90 min Setup, danach laufend	1-6 Wochen	10-30 min je Item	2-6 h
Teilnehmendeunterschiedlich	1-8	4-10	1-8	3-10
Formatunterschiedlich	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop
Outputunterschiedlich	Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication	8D Report, Containment Plan, Root Cause Evidence, Corrective Action Plan	Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes	FMEA Table, Risk Priority, Mitigation Actions
Tagskeine Überschneidung	PrognoseFlowDelivery	QualitätProblemlösungUrsachenanalyse	SchätzungUnsicherheitPrognose	RisikoQualitätOperationsUrsachenanalyse

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