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In der Auswahl:Monte Carlo Forecasting Fault Tree Analysis Dot Estimation Failure Mode and Effects Analysis

Kriterium	Delivery Monte Carlo Forecasting	Operations Fault Tree Analysis	Facilitation Dot Estimation	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.	Bei einem kritischen Top-Event mit mehreren möglichen Auslösern modelliert die Methode Versagenspfade logisch. Sie macht sichtbar, welche Kombinationen aus Bedingungen zu einem Schaden führen können.	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 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	Hoch	Niedrig	Hoch
Zeitunterschiedlich	30-90 min Setup, danach laufend	2-6 h	5-20 min	2-6 h
Teilnehmendeunterschiedlich	1-8	3-8	3-20	3-10
Formatunterschiedlich	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop	Workshop
Outputunterschiedlich	Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication	Fault Tree, Critical Paths, Ursachenhypothesen, Kontrollmaßnahmen	Effort Heatmap, Risk Signals, Discussion Targets	FMEA Table, Risk Priority, Mitigation Actions
Tagskeine Überschneidung	PrognoseFlowDelivery	RisikoUrsachenanalyseSicherheit	SchätzungAufwandRisiko	RisikoQualitätOperationsUrsachenanalyse

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