Optimierungsansatz für das Portfoliomanagement

Trotz komplexer Ressourcenlage zum optimalen Portfolio

Bei größeren Unternehmen ist die Projektportfolioplanung meist eine komplexe Aufgabe. Kurzfristige Änderungen oder einzelne Projektverzögerungen haben in umfangreichen Portfolios weitreichende Konsequenzen. Um die Planung zu verbessern, entwickelten Richard Schumacher und Atanur Dogan ein Optimierungsmodell, das auf den mathematischen Ansätzen der linearen Optimierung beruht. Die Autoren zeigen, welche Schritte nötig sind, um komplexe Portfolios gut steuern zu können.
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Zu den wichtigsten Kernaufgaben des Projektportfoliomanagements gehört die regelmäßige Zusammenstellung des Portfolios bzw. die Auswahl der Themen, die im Rahmen von Projekten umzusetzen sind. Keine leichte Aufgabe, denn hier treffen unterschiedlichste Sichtweisen und Präferenzen aufeinander. Geht man davon aus, dass Projekte idealerweise Umsetzungswerkzeuge einer durchdachten Unternehmensstrategie sind, lassen sich Projekte entsprechend priorisieren. Häufig hilft eine gut ausformulierte Unternehmensstrategie auch, das Projektportfolio zwischen gegensätzlichen Interessen auszubalancieren.

Allerdings ist die Unternehmensstrategie in der Regel nicht der einzige Treiber für Projektvorhaben. In der Praxis ist oft ein großer Teil des Projektportfolios durch Aspekte motiviert, die außerhalb der Entscheidungsfreiheit des jeweiligen Unternehmens liegen, z.B. durch gesetzgeberische Maßnahmen (Compliance). Ein aktuelles Compliance-Thema ist die Umsetzung der EU-Datenschutzgrundverordnung. Ein weiterer Bereich extern motivierter Projektvorhaben insbesondere im IT-Umfeld sind Themen, die aus dem Lifecycle-Management entstehen. Release-Upgrades unternehmenskritischer Software sind z.B. meist nicht mehr mit dem einfachen Einschieben einer CD erledigt.

Vor allem bei größeren Organisationen kommt so eine große Anzahl an Projektvorhaben mit ganz unterschiedlichen Anforderungen zustande und es arbeiten oft Mitarbeiter aus sehr vielen Organisationseinheiten zusammen. Hinzu kommt, dass die jeweiligen Kapazitäten für die Projektarbeit je Organisationseinheit unterschiedlich ist und ggf. im zeitlichen Verlauf schwankt. Portfoliogrößen von 150-200 Vorhaben pro Jahr sind keine Seltenheit, ebenso wie die durchschnittlich notwendige Beteiligung von 20 oder mehr Organisationseinheiten pro Projekt.

Komplexe Rahmenbedingungen erfordern technische Unterstützung

Es ist schier unmöglich, ein solches Gewirr an unterschiedlichsten Ressourcenanforderungen ohne methodische und technische Unterstützung "mal eben" einer sinnvollen Lösung zuzuführen. Nachfolgend zeigen wir zunächst auf, wie das Portfolio herkömmlich geplant wird und wo die derzeitigen Angebote auf dem PM-Softwaremarkt an ihre Grenzen stoßen. Unser eigenständig entwickeltes Optimierungsmodell steuert und optimiert das Projektportfolio automatisiert.

Konventioneller Ansatz: Budgetierung und Scorecards

Ansätze zur Projektpriorisierung finden Sie z.B. im Beitrag "So bewerten Sie Projekte mit einheitlichen Kriterien objektiv" (Projekt Magazin, Ausgabe 19/2015). Diese Ansätze basieren in der Regel auf einem mehr oder weniger komplexen Scoringmodell. Dabei werden alle relevanten Aspekte der in Frage kommenden Projektvorhaben erfasst und mit einer quantitativen Bewertung versehen. Im Ergebnis erhalten Sie damit eine priorisierte Liste der in Frage kommenden Vorhaben. Abhängig vom verfügbaren Budget oder einer anderen Steuerungsgröße werden diese in der gegebenen Reihenfolge freigegeben oder nicht. Großer Vorteil dieser Scoringmodelle ist, dass sie sich relativ leicht auf spezifische Anforderungen der jeweiligen Organisation anpassen lassen (Bild 1).

Bild 1: Priorisierung von Projektvorhaben mittels Scoring, dunkelblau eingefärbt sind gemäß vorliegendem Scoring freigegebene Projektvorhaben
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Wie die Ressourcenverfügbarkeit die Portfolioplanung beeinflusst

Wie eingangs beschrieben bedeutet die Portfolioplanung für größere Organisationen oft die Einbeziehung Dutzender relevanter Teams oder Teilteams. Es kann zwar sein, dass einzelne

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