В данной работе рассмотрены наиболее используемые модели формирования портфеля проектов. Модели рассматриваются в порядке их возникновения и анализируются причины видоизменения подходов. Также в работе предложена типологизация существующих моделей, позволяющая выделить преимущества и недостатки существующих подходов.
портфель проектов, управление портфелем проектов, формирование портфеля проектов, математические модели, детерминированные модели, стохастические модели, теория нечетких чисел.
Введение
Портфель проектов – это набор проектов или программ и других работ, объединенных вместе с целью эффективного управления данными работами для достижения стратегических целей. Важнейшей составляющей управления портфелем проектов является его формирование. Правильно составленный портфель проектов – это уже половина в деле достижения упомянутых целей.
При выборе проектов для включения в портфель возникает ряд проблем. Это, прежде всего, необходимость определения воздействия проектов на цели компании, учета общего бюджета, ряда специфических ресурсов, взаимозависимостей между проектами и других моментов. При этом большинство данных получаются как экспертные оценки. Поскольку оценка проекта носит субъективный характер, при необходимости выбора из многих проектов возникает потребность в применении более формализованных правил для достижения объективности выбора. Кроме того, при увеличении количества альтернатив снижается способность эксперта к эффективной оценке и определению предпочтений. Также большое число факторов, необходимых для учета при формировании портфеля, усложняет формирование оптимального портфеля. Управление портфелем имеет свои особенности и сложности, в отличие от набора проектов.
Обычно руководство компании принимает решение о составе портфеля на основании собственного опыта и предпочтений, но с большим количеством альтернатив осуществить такой выбор становится все сложнее, риски ошибки увеличиваются и появляется необходимость во вспомогательных методах [15].
Можно определить важную научно-практическую проблему – проблему развития и дальнейшей разработки инструментов формирования портфеля проектов, ориентированного на достижение текущих и будущих целей и обеспечивающего рост стоимости (ценности) компании.
Цель данной статьи – выявление логики и тенденций разработки математических моделей управления портфелем проектов и направлений их дальнейшего совершенствования.
Для достижения данной цели поставлены следующие задачи:
- выявить тенденции в развитии моделей, обобщить имеющиеся подходы к разработке моделей формирования портфеля проектов;
- предложить типологию модей УПП;
- определить направления дальнейшего совершенствования рассматриваемых моделей.
1. Модели управления портфелем проектов в условиях неопределенности: Научное издание / В.М. Аньшин, И.В. Демкин, И.М. Никонов, И.Н. Царьков. - М.: МАТИ, 2008.
2. Archer N.P., Ghasemzadeh F. Portfolio selection techniques: A review and a suggested integrated approach, // Innovation Research Center Working Paper 46, School of Business, McMaster University, Hamilton, ON, 1996.
3. Archer N.P., Ghasemzadeh F. A decision support system for project portfolio selection / Int. J. Technology Management. 1998. Vol. 16. № 1-3. P. 105-114.
4. Carazo A.F., Gomez T., Molina J., Hernandez-Diaz A.G., Guerro F.M., Caballero R. Solving a comprehensive model for multiobjective project portfolio selection // Computers & Operations Research. 2010. № 37. P. 630--639.
5. Dickinson M.W., Thornton A.C., Graves S. Technology portfolio management: optimizing interdependent projects over multiple time periods // IEEE Transactions on engineering management. November. 2001. Vol. 48. № 4.
6. Doerner K., Gutjahr W.J., Hartl R.F., Strauss C., Stummer C. Pareto Ant Colony optimization: A metaheuristic approach to multiobjective portfolio selection // Annals of Operational Research. 2004. № 131. P. 79-99.
7. Doerner K., Gutjahr W.J., Hartl R.F., Strauss C., Stummer C. Pareto Ant Colony optimization with ILP preprocessing in multiobjective project portfolio selection // European Journal of Operational Research. 2006. № 171. P. 830-841.
8. Ghasemzadeh F., Archer N.P., Iyogun P. A zero-one model for project portfolio selection and scheduling // The Journal of the Operational Research Society. Jul. 1999. Vol. 50. № 7. P. 745-755.
9. Ghasemzadeh F., Archer N.P. Project Portfolio selection through decision support // Decision support systems. 2000. № 29. P. 73-88.
10. Golabi K., Kirkwood C.W., Sicherman A. Selecting a portfolio of solar energy projects using multi-attribute preference theory // Management Science. 1981. № 27. P. 174-189.
11. Gutjahr W.J., Katzensteiner S., Reiter P., Stummer C., Denk M. Competence driven project portfolio selection, scheduling and staff assignment // Central European Journal of Operations Research. 2008. № 16. P. 281-306.
12. Gutjahr W.J., Katzensteiner S., Reiter P., Stummer C., Denk M. Multi-objective decision analysis for competenceoriented project portfolio selection // European Journal of Operational Research. 2010. № 205. P. 670-679.
13. Gurgur C.Z. Lockheed Martin Space Systems Company optimizes infrastructure project-portfolio selection // Interfaces. 2008. Vol. 38. № 4. P. 251-262.
14. Gurgur C. Optimal project portfolio selection with carryover constraint // Journal of the Operational Research Society. 2009. Vol. 60. № 12. P. 1649-1657.
15. Hu G., Wang L., Fetch S., Bidanda B. A multi-objective model for project portfolio selection to implement lean and Six Sigma concepts // International Journal of Production Research. 1 Decem. 2008. Vol. 46. № 23. P. 6611-6625.
16. Huang X., Xiang L., Islam M.N. Optimal project adjustment and selection // Economic Modelling. 2014. № 36. P. 391-397.
17. Loch C.H., Pich M.T., Terwiesch C., Urbschat M. Selecting R&D projects at BMW: A case study of adopting mathematical programming models // IEEE Transactions on engineering management. February 2001. Vol. 48. № 1.
18. Perez F., Gomez T. Multiobjective portfolio selection with fuzzy constraints // Annals of Operations Research. 2014. March. P. 1-23.
19. Wang J., Hwang W.-L. A fuzzy set approach for R&D portfolio selection using a real options valuation model // Omega. 2007. № 3. P. 247-257.
