انتخاب پروژه در مدیریت پرتفولیو پروژه
ترجمه شده

انتخاب پروژه در مدیریت پرتفولیو پروژه

عنوان فارسی مقاله: انتخاب پروژه در مدیریت پرتفولیو پروژه: یک مدل شبکه عصبی مصنوعی بر اساس عوامل اصلی موفقیت
عنوان انگلیسی مقاله: Project selection in project portfolio management: An artificial neural network model based on critical success factors
مجله/کنفرانس: مجله بین المللی مدیریت پروژه - International Journal of Project Management
رشته های تحصیلی مرتبط: مدیریت، حسابداری
گرایش های تحصیلی مرتبط: حسابداری مالی، مدیریت پروژه
کلمات کلیدی فارسی: عوامل اصلی موفقیت، انتخاب پروژه، شبکه عصبی مصنوعی، ریسک پروژه
کلمات کلیدی انگلیسی: Critical success factors - Project selection - Artificial neural network - Project risk
نوع نگارش مقاله: مقاله پژوهشی (Research Article)
نمایه: scopus - master journals - JCR
شناسه دیجیتال (DOI): https://doi.org/10.1016/j.ijproman.2015.07.003
دانشگاه: گروه مهندسی مکانیک و هوافضا، دانشگاه ساپینزا رم، ایتالیا
ناشر: الزویر - Elsevier
نوع ارائه مقاله: ژورنال
نوع مقاله: ISI
سال انتشار مقاله: 2015
ایمپکت فاکتور: 8.871 در سال 2019
شاخص H_index: 134 در سال 2020
شاخص SJR: 2.659 در سال 2019
شناسه ISSN: 0263-7863
شاخص Quartile (چارک): Q1 در سال 2019
صفحات مقاله انگلیسی: 11
صفحات ترجمه فارسی: 26 (2 صفحه رفرنس انگلیسی)
فرمت مقاله انگلیسی: pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
فرمت ترجمه فارسی: pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
مشخصات ترجمه: تایپ شده با فونت B Nazanin 14
ترجمه شده از: انگلیسی به فارسی
وضعیت ترجمه: ترجمه شده و آماده دانلود
آیا این مقاله بیس است: بله
آیا این مقاله مدل مفهومی دارد: دارد
آیا این مقاله پرسشنامه دارد: دارد
آیا این مقاله متغیر دارد: دارد
آیا منابع داخل متن درج یا ترجمه شده است: بله
آیا توضیحات زیر تصاویر و جداول ترجمه شده است: بله
آیا متون داخل تصاویر و جداول ترجمه شده است: خیر
کد محصول: 10913
رفرنس: دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
رفرنس در ترجمه: در داخل متن و انتهای مقاله درج شده است
ترجمه فارسی فهرست مطالب

چکیده


1. مقدمه


2. پیش زمینه نظری


2.1 متدلوژی‌های انتخاب پروژه


2.2 ارزیابی موفقیت پروژه


2.3 عوامل اصلی موفقیت پروژه


3. متدلوژی پژوهشی


4. یک مدل برای ارزیابی اولیه موفقیت پروژه


4.1 شبکه عصبی مصنوعی


4.2 طراحی مدل


4.3 نتایج و خطای دسته بندی


5. بحث و نتیچه گیری


5.1 مفاهیم پژوهشی


5.2 پیامدهای مدیریتی


5.3 محدودیت‌ها و فرصت‌هایی برای پژوهش آینده

فهرست انگلیسی مطالب

Abstract


1. Introduction


2. Theoretical background


2.1. Project selection methodologies


2.2. Project success evaluation


2.3. Project critical success factors


3. Research methodology


4. A model for early assessment of project success


4.1. Artificial neural network


4.2. Model design


4.3. Results and classification error


5. Discussion and conclusions


5.1. Research implications


5.2. Managerial implications


5.3. Limitations and opportunities for future research

نمونه ترجمه فارسی مقاله

چکیده


با وجود اینکه تعداد زیادی از ادبیات موضوعی بر تشخیص و تحلیل دلایل اصلی تاثیرگذار بر موفقیت پروژه تمرکز کرده‌اند، استفاده از این نتایج در مدیریت پرتفولیو پروژه هنوز تحت بررسی است. عوامل اصلی موفقیت (CSF) پروژه می‌توانند به عنوان معیار اصلی برای جلوگیری از دلایل ممکن شکست با یک روند انتخاب پروژه موثر، با در نظر گرفتن اهداف استراتژیک شرکت، تجربه مدیر پروژه و محیط رقابتی استفاده شوند. این پژوهش یک متدلوژی نوآورانه را برای کمک به مدیران در زمینه ارزیابی پروژه‌ها در طول فاز انتخاب پیشنهاد می‌کند. مقاله مراحل طراحی، توسعه و تست سیستم پشتیبان تصمیم را برای پیش بینی عملکرد پروژه توضیح می‌دهد. یک شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، که برای هر مجموعه از CSF‌ها مقیاس پذیر است، سطوح ریسک پذیری پروژه را با استخراج تجربه مدیران پروژه از یک مجموعه از پروژه‌های موفق و ناموفق گذشته دسته بندی می‌کند.


1. مقدمه


محیط رقابتی امروزه، با فقدان اطلاعات گسترده، علائم گمراه کننده و سختی‌ها در پیش بینی سناریوهای آینده آن، کسب و مدیریت سرمایه گذاری‌های پروژه را مخاطره آمیزتر کرده است. یک پژوهش اخیر (Bloch et al., 2012) بر بیش از 5400 پروژه IT که توسط McKinsey و University of Oxford انجام شده بودند نشان داد که نیمی از پروژه‌های IT با بیش از 15 میلیون دلار بودجه اجرا شدند، و به طور میانگین، 45% بیش تر از بودجه مشخص شده بودند و 17% در یک نقطه تهدید آمیز برای شرکت با شکست مواجه شدند.


5.3 محدودیت‌ها و فرصت‌هایی برای پژوهش آینده


محدودیت اصلی پژوهش این است که تحلیل تجربی از نمونه پروژه‌های متعلق به پرتفولیو پروژه یک پیمانکار EPC واحد استفاده می‌کند. اگر چه اندازه نمونه از نظر تعداد پروژه از عرصه‌های متفاوت پرتفولیو EPC (150) و کارشناسان درگیر متفاوت است، ابعاد آن نمی‌تواند تعمیم گسترده نتایج را توجیه کند. بنابراین، تلاش‌های آینده ما را به سمت کسب بسط نمونه برای افزایش قابلیت تعمیم نتایج یا تایید کاربرد تنها برای زمینه‌های خاص می‌برد.

نمونه متن انگلیسی مقاله

Abstract


While a growing body of literature focuses in detecting and analyzing the main reasons affecting project success, the use of these results in project portfolio management is still under investigation. Project critical success factors (CSFs) can serve as the fundamental criteria to prevent possible causes of failures with an effective project selection process, taking into account company strategic objectives, project manager’s experience and the competitive environment. This research proposes an innovative methodology to help managers in assessing projects during the selection phase. The paper describes the design, development and testing stages of a decision support system to predict project performances. An artificial neural network (ANN), scalable to any set of CSFs, classifies the level of project’s riskiness by extracting the experience of project managers from a set of past successful and unsuccessful projects.


1. Introduction


The contemporary competitive environment, with its widespread lack of information, misleading signs and difficulties in forecasting future scenarios, makes the acquisition and management of projects investments always more risky. A recent research (Bloch et al., 2012) on more than 5,400 IT projects by McKinsey and the University of Oxford shows that half IT projects with over $15 million budget run, on average, 45% over budget and 17% fail to a point of threatening the very existence of the company.


5.3. Limitations and opportunities for future research


The main limitation of the research is that the empirical analysis relates on a sample of projects owing to the project portfolio of a unique EPC contractor. Although the sample size was significant in terms of number of projects from different areas of the EPC portfolio (150) and experts involved, its dimension cannot justify the broad generalization of the results. Therefore, our future efforts will be oriented toward obtaining an extension of the sample to increase the generalizability of the results or to confirm the application only to specific contexts.

تصویری از فایل ترجمه

محتوای این محصول:
- اصل مقاله انگلیسی با فرمت pdf
- ترجمه فارسی مقاله با فرمت ورد (word) با قابلیت ویرایش، بدون آرم سایت ای ترجمه
- ترجمه فارسی مقاله با فرمت pdf، بدون آرم سایت ای ترجمه
قیمت محصول: ۲۱,۸۰۰ تومان
خرید محصول
  • اشتراک گذاری در

دیدگاه خود را بنویسید:

تاکنون دیدگاهی برای این نوشته ارسال نشده است

انتخاب پروژه در مدیریت پرتفولیو پروژه
مشاهده خریدهای قبلی
نوشته های مرتبط
مقالات جدید
لوگوی رسانه های برخط

logo-samandehi

پیوندها