تلفن: ۰۴۱۴۲۲۷۳۷۸۱
تلفن: ۰۹۲۱۶۴۲۶۳۸۴

ترجمه مقاله انتخاب پروژه در مدیریت پرتفولیو پروژه – نشریه الزویر

عنوان فارسی: انتخاب پروژه در مدیریت پرتفولیو پروژه: یک مدل شبکه عصبی مصنوعی بر اساس عوامل اصلی موفقیت
عنوان انگلیسی: Project selection in project portfolio management: An artificial neural network model based on critical success factors
تعداد صفحات مقاله انگلیسی : 11 تعداد صفحات ترجمه فارسی : 26 (2 صفحه رفرنس انگلیسی)
سال انتشار : 2015 نشریه : الزویر - Elsevier
فرمت مقاله انگلیسی : pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش فرمت ترجمه مقاله : pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
فونت ترجمه مقاله : بی نازنین سایز ترجمه مقاله : 14
نوع مقاله : ISI نوع نگارش : مقالات پژوهشی (تحقیقاتی)
پایگاه : اسکوپوس نوع ارائه مقاله : ژورنال
ایمپکت فاکتور(IF) مجله : 8.871 در سال 2019 شاخص H_index مجله : 134 در سال 2020
شاخص SJR مجله : 2.659 در سال 2019 شناسه ISSN مجله : 0263-7863
شاخص Q یا Quartile (چارک) : Q1 در سال 2019 کد محصول : 10913
محتوای فایل : zip حجم فایل : 2.53Mb
رشته و گرایش های مرتبط با این مقاله: مدیریت، حسابداری، حسابداری مالی، مدیریت پروژه، مدیریت فناوری اطلاعات
مجله: مجله بین المللی مدیریت پروژه - International Journal of Project Management
دانشگاه: گروه مهندسی مکانیک و هوافضا، دانشگاه ساپینزا رم، ایتالیا
کلمات کلیدی: عوامل اصلی موفقیت، انتخاب پروژه، شبکه عصبی مصنوعی، ریسک پروژه
کلمات کلیدی انگلیسی: Critical success factors - Project selection - Artificial neural network - Project risk
وضعیت ترجمه عناوین تصاویر و جداول: ترجمه شده است ✓
وضعیت ترجمه متون داخل تصاویر و جداول: ترجمه نشده است ☓
وضعیت ترجمه منابع داخل متن: به صورت انگلیسی درج شده است ✓
وضعیت فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه: به صورت عکس، درج شده است ✓
ضمیمه: دارد اما ترجمه نشده است ☓
بیس: است ✓
مدل مفهومی: دارد ✓
پرسشنامه: دارد ✓
متغیر: دارد ✓
رفرنس: دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
رفرنس در ترجمه: در داخل متن و انتهای مقاله درج شده است
doi یا شناسه دیجیتال: https://doi.org/10.1016/j.ijproman.2015.07.003
ترجمه این مقاله با کیفیت عالی آماده خرید اینترنتی میباشد. بلافاصله پس از خرید، دکمه دانلود ظاهر خواهد شد. ترجمه به ایمیل شما نیز ارسال خواهد گردید.
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

نمونه متن انگلیسی

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.

نمونه متن ترجمه

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.

تصاویر فایل ورد ترجمه مقاله (جهت بزرگنمایی روی عکس کلیک نمایید)

10913 IranArze     10913 IranArze1     10913 IranArze2

محصولات مشابه