МОДЕЛЬ ВИБОРУ МЕТОДОЛОГІЇ УПРАВЛІННЯ МІЖНАРОДНИМ ПРОЄКТОМ НА БАЗІ НЕЧІТКО-МНОЖИННОГО АНАЛІЗУ

Заголовок (англійською): 
A MODEL FOR THE SELECTION OF THE INTERNATIONAL PROJECT MANAGEMENT METHODOLOGY BASED ON FUZZY-MULTIPLE ANALYSIS
Автор(и): 
Лі Мін
Автор(и) (англ): 
Lee Min
Ключові слова (укр): 
модель вибору методології; методологія управління проєктом; нечітко-множинний аналіз Waterfall, Spiral, Scrum, Kanban
Ключові слова (англ): 
methodology selection model; project management methodology; fuzzy multiple analysis; Waterfall; Spiral; Scrum; Kanban
Анотація (укр): 
Проведено аналіз відомих підходів до створення засобів підтримки прийняття рішень при воборі методології управління проєктами, який показав, що наразі для програмної підтримки вибору методології управління проєктами використовується багато різних методів, та в більшості це мультикритериальний аналіз рішень. У дослідженні пропонується використовувати нечітко-множинний аналіз, використання якого повною мірою забезпечить врахування метрик проєкту при виборі методології управління проєктом. Серед альтернатив методологій управління проєктом було обрано чотири підходи: каскадна Waterfall methodology, Spiral model, методології Scrum і Kanban. Всі вони спрямовані на оптимізацію процесів у середині проєктної команди, на полегшення та пришвидшення розроблення продукту. Але кожна методологія має свої особливості, адже розраховується на різні як за складом, так і за обсягом команди, по-різному підлаштовується під різні проєкти. Питання правильного підбору методології до конкретного проєкту вирішується на підставі даних про нього. У роботі виокремлено характеристики проєкту, що мають найбільше значення для міжнародних проєктів: параметри та вимоги проєкту, види засобів комунікацій, оцінка ризиків проєкту, параметри команди та ін. Всього двадцять п’ять показників. Кожен параметр, який описує проєкт в анкеті, розглядається як множина можливих значень. Кожна методологія розглядається з точки зору її застосування для конкретних варіантів відповідей на питання анкети. Вирішується завдання формалізації інформації для наведених методологій до управління проєктами на базі застосування математичного апарату нечітких множин. При цьому функція належності визначає ступінь застосовності методології до параметра, що відповідає варіанту відповіді на запитання, наведеного в анкеті. Для визначення функцій належності усіх зазначених підходів обирається експертна комісія. Для визначення підходу управління, який найбільше відповідає конкретному проєкту, оцінюємо відстані від оцінки проєкту до оцінки методології. З усіх способів визначення відстаней між нечіткими множинами система вибирає ту чи іншу метрику залежно від природи проблеми, яка розглядається. Кожна з цих метрик має свої переваги та недоліки, які стають перевагами при застосуванні. Можна використовувати декілька метрик для порівняння результатів. На основі розробленої моделі створено програмний модуль «Вибір методології». Цей модуль після введення всіх даних і їх опрацювання видає назву та відомості про оптимальну для обраного проєкту методологію управління міжнародним проєктом.
Анотація (англ): 
The article analyzes existing approaches to the creation of decision-making support tools for choosing a project management methodology, which showed that currently many different methods are used for software support in choosing a project management methodology, and most of them are multi-criteria decision analysis. In this study, it is proposed to use fuzzy-multiple analysis, the use of which will fully ensure that project metrics are taken into account when choosing a project management methodology. Among the alternatives of project management methodologies, the following four approaches were chosen: cascade Waterfall methodology, Spiral model, Scrum methodology, and Kanban. All of them are aimed at optimizing processes within the project team, facilitating and speeding up product development. But each methodology has its own characteristics, because it is calculated on different teams both in terms of composition and volume, and is adapted to different projects in different ways. The question of the correct selection of the methodology for a specific project is decided on the basis of data about it. The work highlights the characteristics of the project that are most important for international projects: project parameters and requirements, types of communication tools, project risk assessment, team parameters, etc. A total of twenty-five indicators. An important aspect in the development of the proposed model is that the solution to the task is complicated by the vagueness of the existing recommendations regarding the applicability of different methodologies in different cases and conditions, in particular for the development of projects not related to software development and having an international direction. It is proposed to solve this task by using questionnaires. Each parameter that describes the project in the questionnaire is considered as a set of possible values. Each methodology is considered from the point of view of its application for specific options of answers to questionnaire questions. The task of formalizing information for the given project management methodologies is solved, based on the application of the mathematical apparatus of fuzzy sets. At the same time, the membership function determines the degree of applicability of the methodology to the parameter that corresponds to the answer option of the question given in the questionnaire. An expert commission is elected to determine the appropriate functions of all the mentioned approaches. To determine the management approach that is most suitable for a given project, we estimate the distance from the project assessment to the methodology assessment. Of all the ways to determine the distances between fuzzy sets, the system chooses one or another metric, depending on the nature of the problem under consideration. Each of these metrics has its advantages and disadvantages, which become advantages in applications. It is possible to use several metrics to compare results. Based on the developed model, the program module "Methodology Selection" was created. This module, after entering all the data and processing it, gives the name and information about the international project management methodology that is optimal for the chosen project.
Публікатор: 
Київський національний університет будівництва і архітектури
Назва журналу, номер, рік випуску (укр): 
Управління розвитком складних систем, номер 51, 2022
Назва журналу, номер, рік випуску (англ): 
Management of development of complex systems, number 51, 2022
Мова статті: 
Українська
Формат документа: 
application/pdf
Документ: 
20-30.pdf
Дата публікації: 
06 Февраль 2023
Номер збірника: 
51
Розділ: 
УПРАВЛІННЯ ПРОЄКТАМИ
Університет автора: 
Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ
Литература: 

1.     Öncü Hazır, Gündüz Ulusoy, A classification and review of approaches and methods for modeling uncertainty in projects, International Journal of Production Economics, Volume 223, 2020, 107522, ISSN 0925-5273, https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2019.107522.)

2.     Hanif, T. Selecting the right project management approach using 6P [Text] / T. Hanif, M. Limbachiya // 24th World Conference IPMA (International Project Management Association). Istanbul, Turkey, 2010. P. 183–189.

3.     Whitaker, S. How to Build Your Own Project Management Methodology [Electronic resource] / S. Whitaker // Copyright Sean Whitaker. – 27 February 2014. Available at: \www/URL: http://seanwhitaker.com/ how-to-build- your-own -project- management-methodology/

4.     PM GUIDE 01 Selecting a project management methodology [Electronic resource] / Enterprise Solutions. Victorian Government Cio Council, 2014. Available at: \www/URL: http://www.enterprisesolutions.vic.gov.au/wp-content/uploads/2014/07/ PM-GUIDE-01-Project-management-methodology-selection-guideline.pdf

5.     Meredith, J. R., & Mantel, S. J. Jr. (2005). Project Management A Managerial Approach, (6th ed.) New York: John Wiley & Sons.

6.     Pich M. T., Loch C. H., & De Meyer A. (2002). On uncertainty, ambiguity, and complexity in project management. Management Science, 48(8), 1008–1023.

7.     Miller, R., & Lessard, D. (2001). Understanding and managing risks in large engineering projects. International Journal of Project Management, 19(8), 437–443.

8.     Leifer, R., O'connor, G. C., & Rice, M. (2001). Implementing radical innovation in mature firms: The role of hubs. Academy of Management Perspectives, 15(3), 102-113.

9.     Ward, S. & Chapman, C. (2003). Transforming project risk management into project uncertainty management. International Journal of Project Management, 21(2), 97-105.

10.  Atkinson, R., Crawford, L., & Ward, S., (2006). Fundamental uncertainties in projects and the scope of project management. International Journal of Project Management, 24(8), 687-698.

11.  Pich M. T., Loch C. H., & De Meyer A. (2002). On uncertainty, ambiguity, and complexity in project management. Management Science, 48(8), 1008–1023.

12.  Vale, J. W.S.P., & Carvalho, M. M. D. (2017). Risk and uncertainty in projects management: literature review and conceptual framework. Revista GEPROS, 12(2), 93.

13.  Капітонова Ю. В., Кривий С. Л., Летичевський О. А., Луцький Г. М., Печурін М. К. Основи дискретної математики Київ: Наукова думка, 2002. 567 с.

14.  Kononenko I. V., & Lutsenko S. Yu. (2017). Method for selection of project management approach based on fuzzy concepts. Bulletin of NTU "KhPI". Series: Strategic management, portfolio, program and project management, 2(1224), 8–17. https://doi.org/10.20998/2413-3000.2017.1224.2

15.  A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide) Sixth Edition, Project Management Institute.

16.  Лі Мін. Застосування гнучкої (Agile) методології для виконання міжнародних спільних наукових проєктів. Управління розвитком складних систем. № 38. 2019. C. 103 – 110, dx.doi.org\10.6084/m9.figshare.9788555.

17.  Silva V. B. S., Schramm, F., & Damasceno, A. C. (2016). A multicriteria approach for selection of agile methodologies in software development projects. 2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), Budapest, Hungary, 2056-2060. https://doi.org/10.1109/SMC.2016.7844542

18.  Chupryna I., Ryzhakova G., Chupryna K., Biloshchytskyi A., Tormosov R., & Gonchar V. (2022). Designing a toolset for the formalized evaluation and selection of reengineering projects to be implemented at an enterprise. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(13(115), 6–19. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.251235

19.  Adel Alshamrani. A Comparison Between Three SDLC Models Waterfall Model, Spiral Model, and Incremental/Iterative Model. http://www.academia.edu/10793943/A_Comparison_Between_Three_SDLC_Models_Waterfall_Model_Spiral_Model_and_Incremental_Iterative_Model

References: 

1.     Öncü, Hazır, Gündüz, Ulusoy. (2020). A classification and review of approaches and methods for modeling uncertainty in projects. International Journal of Production Economics, 223, 107522. ISSN 0925-5273, https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2019.107522.)

2.     Hanif, T., Limbachiya, M. (2010). Selecting the right project management approach using 6P. 24th World Conference IPMA (International Project Management Association). Istanbul, Turkey, Pp. 183–189.

3.     Whitaker, S. (2014). How to Build Your Own Project Management Methodology [Electronic resource]. Available at: \www/URL: http://seanwhitaker.com/ how-to-build- your-own -project- management-methodology/

4.     PM GUIDE 01 Selecting a project management methodology [Electronic resource]. (2014). Enterprise Solutions. Victorian Government Cio Council. Available at: \www/URL: http://www.enterprisesolutions.vic.gov.au/wp-content/uploads/2014/07/ PM-GUIDE-01-Project-management-methodology-selection-guideline.pdf

5.     Meredith, J. R. & Mantel, S. J. Jr. (2005). Project Management A Managerial Approach (6th ed.). New York: John Wiley & Sons.

6.     Pich, M. T., Loch, C. H., & De Meyer, A. (2002). On uncertainty, ambiguity, and complexity in project management. Management Science, 48(8), 1008–1023.

7.     Miller, R., & Lessard, D. (2001). Understanding and managing risks in large engineering projects. International Journal of Project Management, 19(8), 437–443.

8.     Leifer, R., O'connor, G. C., & Rice, M. (2001). Implementing radical innovation in mature firms: The role of hubs. Academy of Management Perspectives, 15(3), 102-113.

9.     Ward, S., & Chapman, C. (2003). Transforming project risk management into project uncertainty management. International Journal of Project Management, 21(2), 97-105.

10.  Atkinson, R., Crawford, L., & Ward, S., (2006). Fundamental uncertainties in projects and the scope of project management. International Journal of Project Management, 24(8), 687-698.

11.  Pich, M. T., Loch, C. H., & De Meyer, A. (2002). On uncertainty, ambiguity, and complexity in project management. Management Science, 48(8), 1008–1023.

12.  Vale, J. W. S. P., & Carvalho, M. M. D. (2017). Risk and uncertainty in projects management: literature review and conceptual framework. Revista GEPROS, 12(2), 93.

13.  Kapitonova, Yu. V., Kryvyy, S. L., Letychevsʹkyy, O. A., Lutsʹkyy, H. M., Pechurin, M. K. (2002). Osnovy dyskretnoyi matematyky. Kyiv: Naukova dumka, 567.

14.  Kononenko, I. V., & Lutsenko, S. Yu. (2017). Method for selection of project management approach based on fuzzy concepts. Bulletin of NTU "KhPI". Series: Strategic management, portfolio, program and project management, 2(1224), 8–17. https://doi.org/10.20998/2413-3000.2017.1224.2

15.  A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide). (2017). Sixth Edition, Project Management Institute

16.  Li, Min. (2019). Application og agile technology for provoding international joint scientific projects. Management of development of complex systems, 38, 103–110, dx.doi.org\10.6084/m9.figshare.9788555.

17.  Silva, V. B. S., Schramm, F., & Damasceno, A. C. (2016). A multicriteria approach for selection of agile methodologies in software development projects. 2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), Budapest, Hungary, 2056-2060. https://doi.org/10.1109/SMC.2016.7844542

18.  Chupryna, I., Ryzhakova, G., Chupryna, K., Biloshchytskyi, A., Tormosov, R., & Gonchar V. (2022). Designing a toolset for the formalized evaluation and selection of reengineering projects to be implemented at an enterprise. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1(13(115), 6–19. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2022.251235

19.  Alshamrani, Adel. (2021). A Comparison Between Three SDLC Models Waterfall Model, Spiral Model, and Incremental/Iterative Model. http://www.academia.edu/ 10793943/A_Comparison_Between_Three_SDLC_Models_Waterfall_Model_Spiral_Model_and_Incremental_ Iterative_Model