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Kriterium
Papierillustration zu Monte Carlo Forecasting.
Delivery
Monte Carlo Forecasting
Papierillustration zu Causal Factor Analysis.
Operations
Causal Factor Analysis
Papierillustration von MORT Analysis mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Operations
MORT Analysis
Papierillustration zu Current Reality Tree
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.Bei einem sicherheitsrelevanten Ereignis oder einem System mit hohen Schutzanforderungen prüft die Methode, wo Kontrollen versagt haben. Sie legt sowohl technische als auch organisatorische Lücken offen.Ein Current Reality Tree verdichtet viele Symptome zu wenigen ursächlichen Ketten. Die Methode macht sichtbar, welche Kernprobleme mehrere negative Effekte gleichzeitig antreiben.
Komplexitätidentisch
HochHochHochHoch
Zeitunterschiedlich
30-90 min Setup, danach laufend2-6 hMehrere Tage bis Wochen2-6 h
Teilnehmendeunterschiedlich
1-83-102-63-8
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop
Outputunterschiedlich
Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk CommunicationEvent Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective ActionsMORT Worksheets, Findings je Zweig, Korrekturmaßnahmen, Systemische EmpfehlungenCurrent Reality Tree, Core Problems, Intervention Ideas
Tagskeine Überschneidung
PrognoseFlowDelivery
KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste
UrsachenanalyseSicherheitSystemischIncident
SystemdenkenUrsachenanalyseRahmenbedingungenKausalität
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