Demel, H. (2010). Robust project portfolio management and optimal budget allocation between subportfolios [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-30294
Projekt Portfolio Management; Robuste Optimierung; Unvollständige Information; Optimale Geldaufteilung zwischen Projektgruppen
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Project portfolio management; Robust optimization; Incomplete information; Optmial budget allocation between project groups
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Abstract:
Unternehmen verbessern kontinuierlich die eigenen Methoden für Projekt Portfolio Management (PPM). Deshalb ist die Anwendung von geeigneter Software, welche die Prozesse von PPM unterstützt, inzwischen Standard in vielen Unternehmen. Solche Software unterstützt auf verschiedene Weisen die Entscheidungsprozesse von PPM und speichert dafür informative Daten. Das Fehlen von Daten war in der Vergangenheit ein Hauptgrund für das Versagen von mathematischen Optimierungsmethoden im Bereich von PPM. Die Einbettung eines mathematischen Optimierungsmodells in eine Software für PPM scheint daher erfolgsversprechend. Der erste Teil dieser Arbeit beschäftigt sich dafür mit Anforderungen, welche ein mathematisches Optimierungsmodell leisten muss, um in eine Software für PPM integriert werden zu können. Basierend auf diesen Anforderungen wird in weiterer Folge ein mathematisches Optimierungsmodell vorgestellt. Das Hauptaugenmerk gilt dabei unvollständiger Information. Um unvollständige Information im Modell verarbeiten zu können, werden Methoden der Robusten Optimierung verwendet. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Geldverteilung zwischen Strategic Buckets. Das Ziel von Strategic Buckets ist, vorhandenes Geld über Projektgruppen so zu verteilen, dass die verfolgte Strategie umgesetzt wird. Zur Unterstützung der Geldaufteilung definieren wir den Grenzwert für Strategic Buckets und verwenden diesen als Entscheidungskriterium.
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Organizations continuously increase their efforts to improve their project portfolio management (PPM). As a consequence, software that supports the processes of PPM is a standard application in organizations. Common PPM software provides various methods to support the decision process, collecting informative data to do so. The lack of data was in the past the main reason for the failure of mathematical optimization methods in the area of PPM. Thus, the connection of mathematical optimization methods with frequently used PPM software seems to be a promising approach to enhance the applicability of mathematical optimization methods in the area of PPM.<br />Therefore, the first part of this work outlines how a mathematical optimization model must be designed so that it can be embedded into existing PPM software. Based on these requirements, a mathematical optimization model is formulated. Thereby, the main focus lies on incomplete information as well as on optimal budget allocation among strategic buckets. Incomplete information refers to vaguely formulated project parameters due to prediction difficulties. To process vaguely formulated parameters, robust optimization concepts are used. In the context of strategic buckets, we discuss the divisibility of the entire portfolio into subportfolios so that every strategic bucket is represented by a subportfolio. The main goal of strategic buckets is to enforce a certain budget allocation among projects to implement the desired strategy. To support the allocation of the budget among strategic buckets, we define their marginal values and use those values as decision criteria.<br />