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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Root Cause Analysis |  Decision Making Pareto Analysis |  Operations Barrier 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 ein Problem wiederkehrt und die Ursache unklar bleibt, legt die Methode das zugrunde liegende Wirkgefüge frei. Sie trennt Symptom, Vermutung und belastbare Erklärung voneinander. | In vielen Problemlagen verteilt sich Wirkung ungleich über viele Ursachen. Eine Pareto Analysis trennt die wenigen Treiber mit hoher Hebelwirkung von der langen Restmenge und richtet den Fokus auf das, was messbar bewegt. | Bei einem Risiko, das nur durch mehrere Schutzschichten beherrschbar ist, untersucht die Methode die Wirksamkeit jeder Barriere. Sie zeigt, wo Absicherung fehlt, zu schwach ist oder unter realen Bedingungen ausfällt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 1-4 h | 30-60 min | 2-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-8 | 1-6 | 2-6 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan | Pareto Chart, Top Causes, Focus List | Barriere-Inventar, Versagensanalyse je Barriere, Maßnahmen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident | PriorisierungQualitätFokusUrsachenanalyse | UrsachenanalyseSicherheitIncident |