MARC

 008260126s2024        us                              c    eng  d
■001000017360396
■00520260202105518
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798263341114
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32309405
■035    ▼a(MiAaPQ)GeorgiaTech75729
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a658.4063
■1001  ▼aHong,  Alicia.
■24512▼aA  Methodology  for  R&D  Portfolio  Management  Decision  Making  Under  Uncertainty  -  Applied  Towards  Timely  Reallocation  of  Investments  with  Stalling  Projects
■260    ▼a[Sl]▼bGeorgia  Institute  of  Technology▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a285  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-05,  Section:  A.
■500    ▼aAdvisor:  Mavris,  Dimitri  N.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Georgia  Institute  of  Technology,  2024.
■520    ▼aPortfolio  Management  is  a  critical  process  in  Research  and  Development  (R&D)  organizations  that  has  been  widely  credited  for  determining  which  strategic  investments  to  make.  Throughout  the  last  forty  years,  well  established  best  practices  in  financial  portfolio  management  have  been  adapted  to  improve  R&D  investment  decisions.  With  the  critical  role  that  R&D  plays  in  revenue  sustainment,  improvements  in  R&D  portfolio  management  have  been  a  continued  area  of  focus.  Strategic  project  selection,  in  particular,  has  been  the  focus  of  many  studies  aimed  at  creating  high-value  and  robust  portfolios.  However,  in  order  to  maintain  a  high-value  portfolio,  portfolio  managers  must  adopt  an  exit  strategy  to  pivot  from  stalling  projects  to  ideas  with  higher  potential  value.  Current  decision-making  practices  may  utilize  traditional  metrics  such  as  value,  budget,  and  schedule  which  provide  some  insights  into  R&D  projects.  However,  these  metrics  may  not  provide  adequate  awareness  of  the  productivity  in  R&D  spending,  which  can  lead  to  prolonged  funding  of  projects  that  are  not  progressing.  Metrics  such  as  value  or  increasing  value  trends  can  also  motivate  continued  funding  for  projects  when  there  is  high  potential  to  disrupt  the  industry.  Furthermore,  uncertainty,  a  typical  characteristic  of  R&D  projects,  contributes  to  the  challenges  in  understanding  project  outcomes,  resulting  in  decision  paralysis.  This  dissertation  will  explore  the  effectiveness  of  a  new  visibility  tool  to  provide  insights  into  the  productivity  of  R&D  spending  for  the  purpose  of  motivating  portfolio  managers  to  terminate  stalling  projects.This  study  is  broken  into  two  phases.  The  first  phase  involved  collecting  responses  through  a  portfolio  management  computer  simulation  which  established  a  baseline  for  the  experiment.  Participants  played  the  role  of  a  portfolio  manager,  dispositioning  each  project  through  a  twelve-month  period.  Two  variations  of  the  simulations  were  created;  one  specifically  for  the  aerospace  community  and  the  other  with  more  general  project  titles.  A  comparison  between  the  two  sets  of  results  showed  small  differences  in  responses  to  perpetuate  stalled  projects.  The  data  collected  was  combined  to  use  as  an  aggregate  baseline  data  set  used  to  generate  the  supplemental  visibility  tool.  The  productivity  threshold  was  created  from  the  boundary  of  successful  projects  in  Phase  1.  This  analysis  involved  assessing  project's  remaining  risk  in  relation  to  sunk  cost.  This  visualization  tool  was  implemented  in  Phase  2  to  determine  the  effectiveness  of  the  additional  productivity  insights.The  next  phase  of  the  study  included  the  Productivity  Threshold  view  into  the  same  simulation  dashboard  from  Phase  1.  As  participants  progressed  through  the  simulation,  historical  risk  and  sunk  cost  project  data  was  provided  in  addition  to  the  current  project  status.  This  allowed  participants  to  understand  the  productivity  trajectory  by  utilizing  budgets  to  reduce  risks,  as  well  as  insights  provided  by  traditional  metrics.  The  threshold  further  provided  awareness  of  the  boundary  of  historically  successful  projects.  The  combination  of  the  threshold  and  historical  project  path  was  intended  to  trigger  a  closer  look  at  stalling  projects  and  provide  a  basis  for  pivoting  to  new  ideas.  The  effectiveness  of  the  productivity  threshold  view  is  discussed  in  this  dissertation  along  with  more  detailed  analyses  based  on  key  simulation  factors  and  demographics.  Analyses  also  included  interactions  with  simulation  factors  to  identify  key  combinations  of  factors  that  were  most  effective.  A  post  simulation  survey  captured  insights  from  participants  to  supplement  the  analyses  in  proving  the  effectiveness  of  the  threshold.  The  survey  also  captured  comments  that  identified  simulation  bias  and  learning  curve  effects.  This  dissertation  contributes  to  best  practices  in  R&D  portfolio  management  by  proving  that  additional  insights  in  R&D  productivity  directly  contribute  to  strategic  decisions  to  reduce  investments  in  stalling  projects.
■590    ▼aSchool  code:  0078.
■650  4▼aInnovations
■650  4▼aMotivation
■650  4▼aInvestments
■650  4▼aSuccess
■650  4▼aFunding
■650  4▼aDecision  making
■650  4▼aComputer  simulation
■650  4▼aResearch  &  development--R&D
■650  4▼aTechnology
■650  4▼aAerospace  engineering
■650  4▼aPharmaceutical  sciences
■690    ▼a0538
■690    ▼a0454
■690    ▼a0338
■690    ▼a0572
■71020▼aGeorgia  Institute  of  Technology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-05A.
■790    ▼a0078
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17360396▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서