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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Bottleneck Analysis |  Operations Root Cause Analysis |  Operations Barrier 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. | 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. | Bei einem Risiko, das nur durch mehrere Schutzschichten beherrschbar ist, untersucht die Methode die Wirksamkeit jeder Barriere. Sie zeigt, wo Absicherung fehlt, zu schwach ist oder unter realen Bedingungen ausfällt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-3 h | 1-4 h | 2-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 3-8 | 2-6 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Bottleneck Map, Flow Metrics, Improvement Options, Follow-up Measures | Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan | Barriere-Inventar, Versagensanalyse je Barriere, Maßnahmen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FlowMessungRahmenbedingungen | UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident | UrsachenanalyseSicherheitIncident |