Project portfolio management for product innovation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to create a benchmark and identify best practices for Project Portfolio Management (PPM) for both tangible product‐based and service product‐based development project portfolios. Design/methodology/approach A questionnaire was developed to gather data to compare the PPM methods used, PPM performance, PPM challenges, and resulting new product success measures in 60 Australian organisations in a diverse range of service and manufacturing industries. Findings The paper finds that PPM practices are shown to be very similar for service product development project portfolios and tangible product development project portfolios. New product success rates show strong correlation with measures of PPM performance and the use of some PPM methods is correlated with specific PPM performance outcomes. Research limitations/implications The findings in this paper are based on a survey of a diverse sample of 60 Australian organisations. The results are strengthened by comparisons with similar North American research; however, they may not be representative of all environments. Research in other regions would further qualify the findings. As each organisation's PPM process is unique, case study methods are recommended for future studies to capture more of the complexity in the environment. Practical implications The paper shows that PPM practitioners and executives who make decisions about the development of tangible products and/or service products will benefit from the findings. Originality/value This paper extends the existing understanding of PPM practices to include service development project portfolios as well as tangible product development project portfolios and strengthens the links between PPM practices and outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».