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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |  Operations Causal Factor Analysis |  Operations Family 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. | 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 Ereignis mit kompliziertem Verlauf zerlegt die Methode die wirkenden Faktoren entlang der Zeit. Sie zeigt, wie Bedingungen, Entscheidungen und Reaktionen zusammen einen Verlauf erzeugen. | Bei einer Folge von Vorfällen mit ähnlichem Muster ordnet die Methode einzelne Ereignisse als Verzweigung einer gemeinsamen Herkunft. Sie macht sichtbar, welche Bedingungen immer wieder auftauchen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing | 2-6 h | 2-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-12 | 3-10 | 2-6 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions | Family Tree Diagram, Pattern-Notizen, Systemische Maßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste | UrsachenanalyseMusterIncidentSystemisch |