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In der Auswahl:Monte Carlo ForecastingDot EstimationFishbone DiagramFailure Mode and Effects Analysis
| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Facilitation Dot Estimation |  Operations Fishbone Diagram |  Operations Failure Mode and Effects 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. | Wenn ein Problem mehrere mögliche Einflussfaktoren hat, ordnet die Methode Ursachen nach Ursachebereichen. Sie verhindert, dass eine erste Vermutung den Blick auf andere plausible Treiber verstellt. | Bei einem Prozess, Produkt oder Service mit spürbaren Ausfallrisiken bewertet die Methode mögliche Fehlbilder vorab. Sie lenkt Aufmerksamkeit auf Kombinationen aus Eintritt, Wirkung und Entdeckbarkeit. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 5-20 min | 30-60 min | 2-6 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-20 | 2-8 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets | Fishbone Diagram, Cause Categories, Investigation Backlog | FMEA Table, Risk Priority, Mitigation Actions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | SchätzungAufwandRisiko | UrsachenanalyseQualitätOperations | RisikoQualitätOperationsUrsachenanalyse |