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| Kriterium | ![]() Knowledge Modeling PARA Method | ![]() Delivery Monte Carlo Forecasting | ![]() Operations MORT 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 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. | 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 | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h Setup, laufend | 30-90 min Setup, danach laufend | Mehrere Tage bis Wochen | 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 | MORT Worksheets, Findings je Zweig, Korrekturmaßnahmen, Systemische Empfehlungen | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | WissenProduktivitätOrganisation | PrognoseFlowDelivery | UrsachenanalyseSicherheitSystemischIncident | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung |



