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