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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Root Cause Analysis |  Delivery Cost of Delay |  Operations Kepner-Tregoe |
|---|---|---|---|---|
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 ein Problem wiederkehrt und die Ursache unklar bleibt, legt die Methode das zugrunde liegende Wirkgefüge frei. Sie trennt Symptom, Vermutung und belastbare Erklärung voneinander. | Wenn mehrere Initiativen um knappe Kapazität konkurrieren und Verzögerung teuer werden kann, macht Cost of Delay den wirtschaftlichen Schaden sichtbar. Der Blick auf verlorenen Wert pro Zeitfenster schafft eine klare Grundlage für Reihenfolge und Taktung. | Bei einer schwer einzugrenzenden Störung trennt die Methode Problem, Ursache und Entscheidung sauber voneinander. Sie reduziert Vermischung, wenn Symptome mehrere Deutungen zulassen. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-4 h | 90-180 min | 2-8 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 3-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan | CoD-Tabelle, Priorisierungssequenz | Problem Analysis, Decision Analysis, Risk Plan |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident | PriorisierungDeliveryÖkonomieEntscheidung | ProblemlösungUrsachenanalyseEntscheidungOperations |