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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Failure Mode and Effects Analysis |  Operations ALPEN Method |  Operations Fishbone Diagram |
|---|---|---|---|---|
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 Prozess, Produkt oder Service mit spürbaren Ausfallrisiken bewertet die Methode mögliche Fehlbilder vorab. Sie lenkt Aufmerksamkeit auf Kombinationen aus Eintritt, Wirkung und Entdeckbarkeit. | Bei einem übervollen Tag mit zu vielen Aufgaben entsteht ein realistisches Tagesbild. Die Methode verbindet Schätzen, Entscheiden und Pufferdenken, damit Planung zur verfügbaren Energie und Zeit passt. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-6 h | 10-20 min täglich | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | 1 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | FMEA Table, Risk Priority, Mitigation Actions | Daily Plan, Time Estimates, Review Notes | Fishbone Diagram, Cause Categories, Investigation Backlog |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | RisikoQualitätOperationsUrsachenanalyse | PlanungZeitmanagementProduktivitätOperations | UrsachenanalyseQualitätOperations |