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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Bottleneck Analysis |  Operations Causal Factor Analysis |  Systems Thinking Current Reality Tree |
|---|---|---|---|---|
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 Fluss, der sich an einer Stelle staut, sucht die Methode die Kapazitätsgrenze mit dem größten Hebel. Sie erklärt, warum Mehrarbeit an anderer Stelle den Durchsatz kaum verbessert. | 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. | Ein Current Reality Tree verdichtet viele Symptome zu wenigen ursächlichen Ketten. Die Methode macht sichtbar, welche Kernprobleme mehrere negative Effekte gleichzeitig antreiben. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 2-6 h | 2-6 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 3-10 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions | Current Reality Tree, Core Problems, Intervention Ideas |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FlowMessungRahmenbedingungen | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste | SystemdenkenUrsachenanalyseRahmenbedingungenKausalität |