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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Kepner-Tregoe |  Operations 5 Whys |
|---|---|---|---|
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 einer schwer einzugrenzenden Störung trennt die Methode Problem, Ursache und Entscheidung sauber voneinander. Sie reduziert Vermischung, wenn Symptome mehrere Deutungen zulassen. | Bei einer einzelnen, schwer erklärbaren Abweichung legt die Methode die kausale Kette hinter dem sichtbaren Symptom frei. Sie hält die Ursache so lange offen, bis eine steuerbare Bedingung statt einer bloßen Beschreibung vorliegt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-8 h | 15-30 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Problem Analysis, Decision Analysis, Risk Plan | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | ProblemlösungUrsachenanalyseEntscheidungOperations | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung |
Oft zusammen betrachtet
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