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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  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 Ereignis mit kompliziertem Verlauf zerlegt die Methode die wirkenden Faktoren entlang der Zeit. Sie zeigt, wie Bedingungen, Entscheidungen und Reaktionen zusammen einen Verlauf erzeugen. |
Komplexitätidentisch | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-6 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste |
Oft zusammen betrachtet
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