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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations MORT Analysis |  Operations Root Cause 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. | Bei einem sicherheitsrelevanten Ereignis oder einem System mit hohen Schutzanforderungen prüft die Methode, wo Kontrollen versagt haben. Sie legt sowohl technische als auch organisatorische Lücken offen. | Wenn ein Problem wiederkehrt und die Ursache unklar bleibt, legt die Methode das zugrunde liegende Wirkgefüge frei. Sie trennt Symptom, Vermutung und belastbare Erklärung voneinander. | 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 | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | Mehrere Tage bis Wochen | 1-4 h | 2-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-6 | 3-8 | 2-6 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | MORT Worksheets, Findings je Zweig, Korrekturmaßnahmen, Systemische Empfehlungen | Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan | Family Tree Diagram, Pattern-Notizen, Systemische Maßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | UrsachenanalyseSicherheitSystemischIncident | UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident | UrsachenanalyseMusterIncidentSystemisch |