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1.3 研究内容与主要贡献

1.3.1 研究目标

本书的研究目标是探索基于协同原理的项目群构建标准和实施模式,保证项目群管理组织、管理流程、资源管理和进度控制的持续优化;通过评价项目群协同管理效果,为组织实施项目群管理提供依据。具体目标包括:

1)提出基于协同度的项目群构建标准。以项目群配置为研究对象,设计了项目群配置多阶段过渡耦合度度量模型,构建了基于阶段耦合的项目群配置战略贴近度模型,为项目群配置多阶段耦合管理提供决策依据;分析项目组件协同关系,以支配原理为理论指导,通过项目群选择子系统序参量及子系统有序度的确定,计算项目群选择复合系统协同度,并以此为依据提出项目群构建标准。

2)提出基于协同效应的项目群实施模式。从项目群协同经济效应、协同创新效应和协同进化效应3个方面分析项目群实施模式,为项目群动态优化过程奠定基础,为决策人员优化项目群管理提供理论依据。

3)构建基于协同原理的项目群动态优化模型。深入分析项目群协同度和协同效应,从组织架构、管理流程、资源配置和进度控制4个方面设计动态优化模型,为实现企业战略目标提供支撑。

4)实现基于成熟度的项目群协同管理效果评价。在项目管理协会(PMI)提出的项目管理成熟度模型的基础上,建立项目群管理成熟度评估模型,评价项目群优化管理效果,提出项目群协同管理能力提升策略。

1.3.2 研究内容

如何依据协同度指导项目群的科学构建,如何基于协同效应设计项目群实施模式,如何基于协同原理实现项目群动态优化,如何针对优化结果评价项目群协同管理效果是本书研究的核心内容。

1.基于协同度的项目群构建

此部分内容是本书的基础,在研究、分析、总结协同度具体内涵和应用领域的基础上,将协同度概念引入项目群管理,以解决多约束、多目标、多关联的项目群协同管理问题。同时,本部分内容将在分析项目群子系统序参量、有序度的基础上,构建能够精确度量协同度值的项目群协同函数,并通过论证协同度在项目群构建问题中的适用性与优越性,探究基于协同度的项目群构建标准,为项目群的科学构建提供依据。

2.基于协同效应的项目群实施

此部分内容是本书的关键,虽然协同度值的精确度量为项目群构建提供了标准,但是要在协同视角下对项目群实施高效管理、最大限度地实现项目群的整体目标效益,还需要借助协同效应的效用分析。本部分内容将在分析协同效应形成机理的基础上,探究协同效应在项目群管理领域的应用模式和方法,设计协同效应的分析工具和方法,从协同经济、协同创新和协同进化3个方面构建基于协同效应的项目群实施模式,实现项目群管理的超值收益。

3.基于协同原理的项目群动态优化

此部分内容是本书的核心,具体包括:基于协同效应构建纵向贯穿、横向链接和基于信息化纵横向协同的项目群管理组织结构,设计基于战略贴近度的项目群组织流程,实现项目群管理组织及流程的动态优化;分析项目群组件、优先级、组织资源能力及项目群内外协同效应,构建项目群资源配置优化模型,实现项目群资源配置的动态优化;引入自适应权重算法、调整信息素系数和混沌扰动变量等概念,探究基于战略导向的项目群进度控制及优化模型,确保项目群进度控制的动态优化。

4.基于成熟度的项目群协同管理效果评价

基于项目管理协会(PMI)提出的项目管理成熟度模型,构建项目群管理成熟度模型,对项目群协同管理效果进行评价;结合项目群发展现状及问题,从项目群组件选择、过程控制及效果评价3个方面提出项目群协同管理能力提升策略,保证企业可持续发展。

1.3.3 研究方法与思路

通过问卷调查、专家访谈法对项目群管理的现状进行分析,将协同度概念引入项目群管理中,对项目组件的协同关系进行解析;在明确项目组件协同关系的基础上,利用模糊物元等方法对项目群协同度模型进行构建并求解,实现基于协同度的项目群构建;充分描述项目群协同经济、协同进化以及协同创新效应,以此为基础构建基于协同效应的项目群实施模式;深入分析项目群协同度和协同效应,利用遗传算法和蚁群算法对协同度、协同效应进行仿真求解,为持续优化项目群提供理论支撑;构建项目群管理成熟度模型,以评估项目群协同管理实施效果,帮助组织不断提高自身管理水平。主要研究思路如图1-1所示。

本书用到的主要方法简介如下:

1)问卷调查。是为了达到调查目的和收集必要的数据而设计出的由一系列问题、备选答案及说明等组成的向被调查者收集资料的工具。

2)专家访谈法。是搜集经验丰富的专家的意见和想法,要求专家具有较强的语言表达能力,能准确地表达自己内心的想法,且具有代表性。

3)模糊物元。是将模糊数学和物元分析有机地结合在一起,获得解决这类模糊不相容问题的新方法 [68] 。在模糊物元分析中,假定事物 M 具有特征 C 和对应的模糊量值 x ,则描述该事物的基本元为有序三元组 R =( M C x )或 R =( M C C M ))。其中, C x 构成的二元组( C x )称为事物 M 的特征元。

4)遗传算法。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法 [69]

5)蚁群算法。是一种新的模拟生物进化的算法,以蚁群寻食原理为基础,在求解离散优化问题上表现出很强的搜索和寻优能力 [70]

6)项目群管理成熟度模型。项目管理成熟度模型是基于组织项目管理最佳实践设计的帮助组织衡量项目管理能力的标准 [71] 。项目群管理成熟度模型是在此基础上的改进,实现项目群协同管理效果评价,可以帮助组织测度项目群管理能力及帮助企业制定相关政策提升项目群管理能力。以上主要方法及对应作用见表1-1。

图1-1 主要研究思路图

表1-1 主要方法及对应作用表

1.3.4 研究贡献

1)目前,项目群管理研究主要集中于项目群管理的某一阶段,较少从整体角度系统研究项目群管理流程,未能从全局的高度以动态联系的视角进行项目群管理。本书以协同度为标准构建项目群,以协同效应指导项目群实施,实现了项目群管理持续优化,丰富了项目群构建和实施阶段研究内容,研究视角独特、科学。

2)突破单项目研究边界,基于协同视角提出项目群构建标准、实施模式和动态优化方法,能够指导组织应对项目群管理困境,创造出确保组织整体目标实现的协同效益价值,从而为组织优化项目群资源配置、提高管理效率提供理论支撑,具有明显的理论创新性。

3)基于项目群复合系统协同度的计算,提出项目群的构建标准,分析项目群协同效应,为指导项目群管理提供科学的方法。本书通过分析项目组件协同关系,确定项目群选择子系统序参量及子系统有序度,计算项目群选择复合系统协同度;从协同经济、协同创新和协同进化3个方面分析项目群协同效应,提出基于协同效应的项目群实施模式,为管理者实施项目群管理提供理论支撑。 uyuqBdKNQPqMXAzo9g7TvG2g4YKxzJ8C4l9BldefKdrPnV1kJobPm0KY0xroE4MX

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