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Kriterium
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration zu Bottleneck Analysis.
Operations
Bottleneck Analysis
Papierillustration zu Current Reality Tree
Systems Thinking
Current Reality Tree
Papierillustration zu Causal Factor Analysis.
Operations
Causal Factor 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 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.Ein Current Reality Tree verdichtet viele Symptome zu wenigen ursächlichen Ketten. Die Methode macht sichtbar, welche Kernprobleme mehrere negative Effekte gleichzeitig antreiben.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.
Komplexitätunterschiedlich
HochMittelHochHoch
Zeitunterschiedlich
30-90 min Setup, danach laufend1-3 h2-6 h2-6 h
Teilnehmendeunterschiedlich
1-83-83-83-10
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshopWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationBottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up MeasuresCurrent Reality Tree, Core Problems, Intervention IdeasEvent Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions
Tagskeine Überschneidung
PrognoseFlowDelivery
FlowMessungRahmenbedingungen
SystemdenkenUrsachenanalyseRahmenbedingungenKausalität
KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste
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