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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Failure Mode and Effects Analysis |  Operations Standard Work 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 dieselbe Aufgabe je nach Person anders erledigt wird, legt die Methode den verlässlichen Kern frei. Sie schafft Vergleichbarkeit, ohne nötigen Handlungsspielraum unnötig zu ersticken. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-6 h | 1-3 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-10 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | FMEA Table, Risk Priority, Mitigation Actions | Standard Work Sheet, Abweichungsliste, Verbesserter Standard, Trainingsbedarf |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | RisikoQualitätOperationsUrsachenanalyse | LeanProzessQualität |
Oft zusammen betrachtet
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