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In der Auswahl:Monte Carlo Forecasting Process Mapping Root Cause Analysis Failure Mode and Effects Analysis

Kriterium	Delivery Monte Carlo Forecasting	Operations Process Mapping	Operations Root Cause Analysis	Operations Failure Mode and Effects 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 unübersichtlichen Ablauf mit vielen Übergaben macht die Methode den tatsächlichen Prozess sichtbar. Sie zeigt, wo Arbeit weitergegeben, verzögert oder doppelt erledigt wird, damit Verbesserung an den richtigen Stellen ansetzt.	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 einem Prozess, Produkt oder Service mit spürbaren Ausfallrisiken bewertet die Methode mögliche Fehlbilder vorab. Sie lenkt Aufmerksamkeit auf Kombinationen aus Eintritt, Wirkung und Entdeckbarkeit.
Komplexitätunterschiedlich	Hoch	Mittel	Mittel	Hoch
Zeitunterschiedlich	30-90 min Setup, danach laufend	1-3 h	1-4 h	2-6 h
Teilnehmendeunterschiedlich	1-8	3-10	3-8	3-10
Formatunterschiedlich	Workshop + Async	Workshop	Workshop + Async	Workshop
Outputunterschiedlich	Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication	Process Map, Handoff List, Improvement Backlog	Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan	FMEA Table, Risk Priority, Mitigation Actions
Tagskeine Überschneidung	PrognoseFlowDelivery	ProzessOperationsVerbesserung	UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident	RisikoQualitätOperationsUrsachenanalyse

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