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

Kriterium	Operations Process Mapping	Delivery Monte Carlo Forecasting	Operations Root Cause Analysis	Operations Failure Mode and Effects Analysis
Zweckunterschiedlich	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 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.	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	Mittel	Hoch	Mittel	Hoch
Zeitunterschiedlich	1-3 h	30-90 min Setup, danach laufend	1-4 h	2-6 h
Teilnehmendeunterschiedlich	3-10	1-8	3-8	3-10
Formatunterschiedlich	Workshop	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop
Outputunterschiedlich	Process Map, Handoff List, Improvement Backlog	Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication	Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan	FMEA Table, Risk Priority, Mitigation Actions
Tagskeine Überschneidung	ProzessOperationsVerbesserung	PrognoseFlowDelivery	UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident	RisikoQualitätOperationsUrsachenanalyse

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