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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Failure Mode and Effects Analysis |  Engineering Kanban |  Operations Fault Tree 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 Prozess, Produkt oder Service mit spürbaren Ausfallrisiken bewertet die Methode mögliche Fehlbilder vorab. Sie lenkt Aufmerksamkeit auf Kombinationen aus Eintritt, Wirkung und Entdeckbarkeit. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-6 h | Ongoing | 2-6 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | 2-12 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | FMEA Table, Risk Priority, Mitigation Actions | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Fault Tree, Critical Paths, Ursachenhypothesen, Kontrollmaßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | RisikoQualitätOperationsUrsachenanalyse | FlowVisuelles ManagementDelivery | RisikoUrsachenanalyseSicherheit |