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| Kriterium |  Knowledge Modeling PARA Method |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Operations Family Tree Analysis |  Operations 5 Whys |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Die PARA Method organisiert Wissen nach Projects, Areas, Resources und Archives. Sie schafft Ordnung, wenn digitale Notizen, Dateien und Aufgaben nicht mehr sauber zur aktuellen Arbeit passen. | 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 Folge von Vorfällen mit ähnlichem Muster ordnet die Methode einzelne Ereignisse als Verzweigung einer gemeinsamen Herkunft. Sie macht sichtbar, welche Bedingungen immer wieder auftauchen. | 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 | Mittel | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 30-90 min Setup, danach laufend | 2-4 h | 15-30 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1 | 1-8 | 2-6 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | PARA Structure, Project Notes, Knowledge Archive | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Family Tree Diagram, Pattern-Notizen, Systemische Maßnahmen | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | PrognoseFlowDelivery | UrsachenanalyseMusterIncidentSystemisch | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung |