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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  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 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 | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-60 min | 2-6 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Fishbone Diagram, Cause Categories, Investigation Backlog | FMEA Table, Risk Priority, Mitigation Actions |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | UrsachenanalyseQualitätOperations | RisikoQualitätOperationsUrsachenanalyse |
Oft zusammen betrachtet
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