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Project Selection Under Uncertainty: Dynamically Allocating Resources to Maximize Value - Couverture rigide

 
9781402077036: Project Selection Under Uncertainty: Dynamically Allocating Resources to Maximize Value

Synopsis

Project Selection Under Uncertainty is the result of a five-year research program on the selection of projects in New Product Development (NPD). Choosing the New Product Development portfolio is of critical importance in today's business environment. The NPD portfolio has considerable strategic effect on the "middle term" success of a business.
This book takes a step in developing a theory that addresses the need for quantitative prioritization criteria within the broader strategic context of the R&D portfolios. Its foundation lies in mathematical theory of resource-constrained optimization with the goal to maximize quantitative returns. The book seeks to broaden the portfolio discussion in two ways. First, simplified models - appropriate for the data-poor NPD context - are developed, which attempt to illuminate the structure of the choice problem and robust qualitative rules of thumb, rather than detailed algorithmic decision support. Such robust rules can be applied in the R&D environment of poor data availability. Second, the annual portfolio review is not the only important choice in resource allocation. In addition, the book discusses how ideas might be pre-screened as they emerge, and how projects should be prioritized once they are funded and ongoing.

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Présentation de l'éditeur

Project Selection Under Uncertainty is the result of a five-year research program on the selection of projects in New Product Development (NPD). Choosing the New Product Development portfolio is of critical importance in today's business environment. The NPD portfolio has considerable strategic effect on the "middle term" success of a business. This book takes a step in developing a theory that addresses the need for quantitative prioritization criteria within the broader strategic context of the R&D portfolios. Its foundation lies in mathematical theory of resource-constrained optimization with the goal to maximize quantitative returns. The book seeks to broaden the portfolio discussion in two ways. First, simplified models - appropriate for the data-poor NPD context - are developed, which attempt to illuminate the structure of the choice problem and robust qualitative rules of thumb, rather than detailed algorithmic decision support. Such robust rules can be applied in the R&D environment of poor data availability. Second, the annual portfolio review is not the only important choice in resource allocation. In addition, the book discusses how ideas might be pre-screened as they emerge, and how projects should be prioritized once they are funded and ongoing.

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  • ÉditeurSpringer-Verlag New York Inc.
  • Date d'édition2004
  • ISBN 10 1402077033
  • ISBN 13 9781402077036
  • ReliureRelié
  • Langueanglais
  • Nombre de pages145
  • Coordonnées du fabricantnon disponible

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Edition présentée

ISBN 10 :  1461347858 ISBN 13 :  9781461347859
Editeur : Springer, 2012
Couverture souple

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Stylianos Kavadias et Christoph H. Loch
ISBN 10 : 1402077033 ISBN 13 : 9781402077036
Ancien ou d'occasion Couverture rigide

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ISBN 10 : 1402077033 ISBN 13 : 9781402077036
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ISBN 10 : 1402077033 ISBN 13 : 9781402077036
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ISBN 10 : 1402077033 ISBN 13 : 9781402077036
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Kavadias, Stylianos; Loch, Christoph H.
Edité par Springer, 2004
ISBN 10 : 1402077033 ISBN 13 : 9781402077036
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni

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Stylianos Kavadias|Christoph H. Loch
Edité par Springer US, 2004
ISBN 10 : 1402077033 ISBN 13 : 9781402077036
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Vendeur : moluna, Greven, Allemagne

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