Project portfolio management for product innovation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle