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In der Auswahl:Monte Carlo ForecastingFault Tree AnalysisNoEstimatesFailure Mode and Effects Analysis
| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Fault Tree Analysis |  Agile NoEstimates |  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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | 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 | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-6 h | laufend | 2-6 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 2-12 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Fault Tree, Critical Paths, Ursachenhypothesen, Kontrollmaßnahmen | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | FMEA Table, Risk Priority, Mitigation Actions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | RisikoUrsachenanalyseSicherheit | SchätzungPrognoseFlow | RisikoQualitätOperationsUrsachenanalyse |