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In der Auswahl:Monte Carlo Forecasting Causal Factor Analysis Blameless Postmortem Current Reality Tree

Kriterium	Delivery Monte Carlo Forecasting	Operations Causal Factor Analysis	DevOps Blameless Postmortem	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 Ereignis mit kompliziertem Verlauf zerlegt die Methode die wirkenden Faktoren entlang der Zeit. Sie zeigt, wie Bedingungen, Entscheidungen und Reaktionen zusammen einen Verlauf erzeugen.	Nach einem Incident mit Schaden oder Beinahe-Schaden schafft die Methode ein nüchternes Lernfeld ohne Schuldzuweisung. Sie richtet den Blick auf Verlauf, Bedingungen und wirksame Gegenmaßnahmen.	Ein Current Reality Tree verdichtet viele Symptome zu wenigen ursächlichen Ketten. Die Methode macht sichtbar, welche Kernprobleme mehrere negative Effekte gleichzeitig antreiben.
Komplexitätunterschiedlich	Hoch	Hoch	Mittel	Hoch
Zeitunterschiedlich	30-90 min Setup, danach laufend	2-6 h	30-90 min	2-6 h
Teilnehmendeunterschiedlich	1-8	3-10	3-12	3-8
Formatunterschiedlich	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop
Outputunterschiedlich	Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication	Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions	Postmortem Doc, Action Items, Timeline	Current Reality Tree, Core Problems, Intervention Ideas
Tagskeine Überschneidung	PrognoseFlowDelivery	KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste	Site Reliability EngineeringIncidentLernenZuverlässigkeit	SystemdenkenUrsachenanalyseRahmenbedingungenKausalität

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