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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Failure Mode and Effects Analysis |  Operations Fault Tree Analysis |  Engineering Kanban |
|---|---|---|---|---|
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 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 Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-6 h | 2-6 h | Ongoing |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | 3-8 | 2-12 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | FMEA Table, Risk Priority, Mitigation Actions | Fault Tree, Critical Paths, Ursachenhypothesen, Kontrollmaßnahmen | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | RisikoQualitätOperationsUrsachenanalyse | RisikoUrsachenanalyseSicherheit | FlowVisuelles ManagementDelivery |