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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Facilitation Dot Estimation |  Operations 5 Whys |  Operations Root Cause 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. | Wenn Größe oder Aufwand nur grob geschätzt werden können, verdichtet Dot Estimation Erfahrungswissen zu einer schnellen Spanne. Die Methode bringt Vergleichbarkeit in unscharfe Einschätzungen, ohne auf Scheingenauigkeit zu setzen. | Bei einer einzelnen, schwer erklärbaren Abweichung legt die Methode die kausale Kette hinter dem sichtbaren Symptom frei. Sie hält die Ursache so lange offen, bis eine steuerbare Bedingung statt einer bloßen Beschreibung vorliegt. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 5-20 min | 15-30 min | 1-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-20 | 2-6 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen | Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungAufwandRisiko | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung | UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident |