Systemic Risk in IT Portfolios – An Integrated Quantification Approach

Recent trends in digitalization, combined with continuous innovation pressure, have led to an increasing number of IT projects that are often accomplished within huge IT project portfolios. Although numerous IT project and portfolio evaluation and planning approaches have been developed and applied in companies all over the world, approximately 25% of IT projects still fail, which may result in a global value destruction of approximately 900 billion USD. One main reason for the numerous failures is the lack of transparency concerning dependencies within IT portfolios. This paper draws on graph theory to present a rigorous assessment of systemic risk that is based on different types of direct and indirect dependencies within IT portfolios. Based on this assessment, an integrated, novel, and quantitative approach to IT portfolio evaluation is presented that strives to mitigate IT project failures as it helps decision makers to evaluate their IT portfolios more adequately

Assessment and Management of Complex Risk Structures : Facing Challenges of Digitalization

Die anhaltende Verbreitung von Informationstechnologie (IT) und Informationssystemen (IS), die zur Zeit unter dem Deckmantel der Digitalisierung weiter voranschreitet, revolutioniert sowohl die Wirtschaft als auch die Gesellschaft. Neben den damit einhergehenden, unbestrittenen Vorteilen bringt diese Entwicklung aber auch viele Herausforderungen mit sich. Die sich im Zuge der Digitalisierung ergebende Vernetzung von Menschheit, Infrastruktur und Maschinen, kombiniert mit der aufgrund von Schnelllebigkeit und Wettbewerbsintensivierung zunehmenden Dynamik der Märkte, zwingt Unternehmen dazu, sich in einem komplexen Risikoumfeld zu behaupten. Dieses Risikoumfeld hat gleichermaßen Einfluss auf die interne Steuerung von Unternehmen als auch auf deren externe Interaktion. In Bezug auf die interne Steuerung stellen insbesondere Risiken im Zusammenhang mit IT-Projekten eine große Herausforderung für Unternehmen dar. Da IT-Projekte die Treiber des Fortschritts in Unternehmen verkörpern, stellt die Bewältigung dieser Herausforderung eine zentrale Aufgabe für Unternehmern dar um sich heutzutage im Wettbewerb behaupten zu können. In Bezug auf die externe Interaktion von Unternehmen stellt insbesondere die zunehmende Abhängigkeit von anderen Unternehmen im Zuge von übergreifenden Wertschöpfungsnetzen eine große Herausforderung dar. So kann sich heutzutage ein Vorfall der ursprünglich nur ein einzelnes Unternehmen betroffen hätte auf Basis der zugrundeliegenden Abhängigkeiten des Wertschöpfungsnetzes auch auf andere Unternehmen übertragen. Dies führt dazu, dass Unternehmen die in übergreifenden Wertschöpfungsnetzwerken eingebettet sind, mit einem höheren systemischen Risiko konfrontiert sind. Vor dem Hintergrund dieser Überlegungen ist das übergreifende Ziel der vorliegenden Doktorarbeit zum existierenden Wissensstand im Bereich der IT-bedingten, komplexen Risikostrukturen beizutragen. In der Doktorarbeit werden u.a. Methoden vorgestellt, um besonders relevante Risiken im Bereich von IT-Projekten und IT-durchdrungenen Wertschöpfungsnetzen zu erfassen und zu steuern. Dabei wird zum einen die Komplexität von IT-Projekten, die als zentrales Risiko für die erfolgreiche Durchführung von IT-Projekten angesehen wird, genauer untersucht. Basierend darauf wird ein zweidimensionales Rahmenwerk entwickelt, welches zur konzeptionellen Klarheit von IT-Projektkomplexität beiträgt und es gleichzeitig ermöglicht, diese zu erfassen und die damit verbundenen Risiken zu reduzieren (Kapitel II.1). Zum anderen wird in der Arbeit auf die Bewertung und Steuerung von IT-Projekten genauer eingegangen. Vor dem Hintergrund der steigenden Komplexität und Abhängigkeit im Zusammenhang mit IT-Projekten bietet die Arbeit einen Ansatz zur quantitativen und integrierten Bewertung von IT-Projekten, um die Risiken die sich aus einer falschen Bewertung von IT-Projekten ergeben zu reduzieren (Kapitel II.2). Außerdem werden Ansätze zur kontinuierlichen Steuerung von IT-Projekten entwickelt. Diese stellen nicht nur die Erreichung der mit dem IT-Projekt verfolgten Ziele sicher, sondern reduzieren auch die Risiken, die sich während der Laufzeit von IT-Projekten beispielweise durch veränderte Rahmenbedingungen ergeben können (Kapitel II.3). Des Weiteren fokussiert die Doktorarbeit die zunehmenden direkten und indirekten Abhängigkeiten im Zusammenhang mit IT-Projekten. Dabei wird der Zusammenhang von Abhängigkeiten und den daraus resultierenden Risiken genauer untersucht und auf Basis von Zentralitätsmaßen eine Methode entwickelt, die es ermöglicht, die aus Abhängigkeitsgesichtspunkten kritischsten Projekte eines IT-Portfolios zu identifizieren (Kapitel III.1). Im Kontext externer Interaktionen von Unternehmen werden Abhängigkeiten anhand des Beispiels von Lieferantennetzwerken genauer untersucht. Dabei sind insbesondere die Ausbreitung und die Quantifizierung der Auswirkungen von exogenen Shocks in diesen Netzwerken von Interesse. In diesem Zusammenhang entwickelt die Arbeit Methoden um sowohl die Widerstandsfähigkeit des Netzwerkes als auch das Risikopotenzial für jedes einzelne Unternehmen des Netzwerks zu quantifizieren und zu steuern (Kapitel III.2). Abschließend fasst die Arbeit den wissenschaftlichen Beitrag zusammen und zeigt Ansatzpunkte für weiterführende Forschung in diesem Bereich auf (Kapitel IV)

The Potential of Artificial Intelligence in IT Project Portfolio Selection

The rapid growth of innovative technologies and the complexity of IT projects lead to the change in the tools and competency required for organization management and project management. Also, the scope of an IT product is no longer within a single project and team but requires the collaboration among multiple projects, teams and the alignment with the organization’s strategies. Therefore, project portfolio selection becomes a challenging process due to the complexity and uncertainty of various factors and risks. In the IT industry, the emergence of artificial intelligence (AI) could bring opportunities to organizations to address different challenges including challenges in project portfolio selection. In this paper, we have discussed the current challenges in IT project portfolio selection, the available methods and tools and their limitations. Then an overview of the potential applications of AI in IT project portfolio selection is explored. Finally, we conclude the paper by providing future research directions

Modéliser et analyser les risques de propagations dans les projets complexes : application au développement de nouveaux véhicules

The management of complex projects requires orchestrating the cooperation of hundreds of individuals from various companies, professions and backgrounds, working on thousands of activities, deliverables, and risks. As well, these numerous project elements are more and more interconnected, and no decision or action is independent. This growing complexity is one of the greatest challenges of project management and one of the causes for project failure in terms of cost overruns and time delays. For instance, in the automotive industry, increasing market orientation and growing complexity of automotive product has changed the management structure of the vehicle development projects from a hierarchical to a networked structure, including the manufacturer but also numerous suppliers. Dependencies between project elements increase risks, since problems in one element may propagate to other directly or indirectly dependent elements. Complexity generates a number of phenomena, positive or negative, isolated or in chains, local or global, that will more or less interfere with the convergence of the project towards its goals. The thesis aim is thus to reduce the risks associated with the complexity of the vehicle development projects by increasing the understanding of this complexity and the coordination of project actors. To do so, a first research question is to prioritize actions to mitigate complexity-related risks. Then, a second research question is to propose a way to organize and coordinate actors in order to cope efficiently with the previously identified complexity-related phenomena.The first question will be addressed by modeling project complexity and by analyzing complexity-related phenomena within the project, at two levels. First, a high-level factor-based descriptive modeling is proposed. It permits to measure and prioritize project areas where complexity may have the most impact. Second, a low-level graph-based modeling is proposed, based on the finer modeling of project elements and interdependencies. Contributions have been made on the complete modeling process, including the automation of some data-gathering steps, in order to increase performance and decrease effort and error risk. These two models can be used consequently; a first high-level measure can permit to focus on some areas of the project, where the low-level modeling will be applied, with a gain of global efficiency and impact. Based on these models, some contributions are made to anticipate potential behavior of the project. Topological and propagation analyses are proposed to detect and prioritize critical elements and critical interdependencies, while enlarging the sense of the polysemous word “critical."The second research question will be addressed by introducing a clustering methodology to propose groups of actors in new product development projects, especially for the actors involved in many deliverable-related interdependencies in different phases of the project life cycle. This permits to increase coordination between interdependent actors who are not always formally connected via the hierarchical structure of the project organization. This allows the project organization to be actually closer to what a networked structure should be. The automotive-based industrial application has shown promising results for the contributions to both research questions. Finally, the proposed methodology is discussed in terms of genericity and seems to be applicable to a wide set of complex projects for decision support.La gestion de projets complexes nécessite d’orchestrer la coopération de centaines de personnes provenant de diverses entreprises, professions et compétences, de travailler sur des milliers d'activités, livrables, objectifs, actions, décisions et risques. En outre, ces nombreux éléments du projet sont de plus en plus interconnectés, et aucune décision ou action n’est indépendante. Cette complexité croissante est l'un des plus grands défis de la gestion de projet et l'une des causes de l'échec du projet en termes de dépassements de coûts et des retards. Par exemple, dans l'industrie automobile, l'augmentation de l'orientation du marché et de la complexité croissante des véhicules a changé la structure de gestion des projets de développement de nouveaux véhicules à partir d'une structure hiérarchique à une structure en réseau, y compris le constructeur, mais aussi de nombreux fournisseurs. Les dépendances entre les éléments du projet augmentent les risques, car les problèmes dans un élément peuvent se propager à d'autres éléments qui en dépendent directement ou indirectement. La complexité génère un certain nombre de phénomènes, positifs ou négatifs, isolés ou en chaînes, locaux ou globaux, qui vont plus ou moins interférer avec la convergence du projet vers ses objectifs.L'objectif de la thèse est donc de réduire les risques associés à la complexité des projets véhicules en augmentant la compréhension de cette complexité et de la coordination des acteurs du projet. Pour ce faire, une première question de recherche est de prioriser les actions pour atténuer les risques liés à la complexité. Puis, une seconde question de recherche est de proposer un moyen d'organiser et de coordonner les acteurs afin de faire face efficacement avec les phénomènes liés à la complexité identifiés précédemment.La première question sera abordée par la modélisation de complexité du projet en analysant les phénomènes liés à la complexité dans le projet, à deux niveaux. Tout d'abord, une modélisation descriptive de haut niveau basée facteur est proposé. Elle permet de mesurer et de prioriser les zones de projet où la complexité peut avoir le plus d'impact. Deuxièmement, une modélisation de bas niveau basée sur les graphes est proposée. Elle permet de modéliser plus finement les éléments du projet et leurs interdépendances. Des contributions ont été faites sur le processus complet de modélisation, y compris l'automatisation de certaines étapes de collecte de données, afin d'augmenter les performances et la diminution de l'effort et le risque d'erreur. Ces deux modèles peuvent être utilisés en conséquence; une première mesure de haut niveau peut permettre de se concentrer sur certains aspects du projet, où la modélisation de bas niveau sera appliquée, avec un gain global d'efficacité et d'impact. Basé sur ces modèles, certaines contributions sont faites pour anticiper le comportement potentiel du projet. Des analyses topologiques et de propagation sont proposées pour détecter et hiérarchiser les éléments essentiels et les interdépendances critiques, tout en élargissant le sens du mot polysémique "critique".La deuxième question de recherche sera traitée en introduisant une méthodologie de « Clustering » pour proposer des groupes d'acteurs dans les projets de développement de nouveaux produits, en particulier pour les acteurs impliqués dans de nombreuses interdépendances liées aux livrables à différentes phases du cycle de vie du projet. Cela permet d'accroître la coordination entre les acteurs interdépendants qui ne sont pas toujours formellement reliés par la structure hiérarchique de l'organisation du projet. Cela permet à l'organisation du projet d’être effectivement plus proche de la structure en « réseau » qu’elle devrait avoir. L'application industrielle aux projets de développement de nouveaux véhicules a montré des résultats prometteurs pour les contributions aux deux questions de recherche

A Building Information Modeling (BIM)-centric Digital Ecosystem for Smart Airport Life Cycle Management

An increasing number of new airport infrastructure construction and improvement projects are being delivered in today\u27s modern world. However, value creation is a recurring issue due to inefficiencies in managing capital expenditures (CapEx) and operating expenses (OpEx), while trying to optimize project constraints of scope, time, cost, quality, and resources. In this new era of smart infrastructure, digitalization transforms the way projects are planned and delivered. Building Information Modeling (BIM) is a key digital process technique that has become an imperative for today\u27s Architecture, Engineering, Construction and Operations (AECO) sector. This research suggests a BIM-centric digital ecosystem by detailing technical and strategic aspects of Airport BIM implementation and digital technology integration from a life cycle perspective. This research provides a novel approach for consistent and continuous use of digital information between business and functional levels of an airport by developing a digital platform solution that will enable seamless flow of information across functions. Accordingly, this study targets to achieve three objectives: 1- To provide a scalable know-how of BIM-enabled digital transformation; 2- To guide airport owners and major stakeholders towards converging information siloes for airport life cycle data management by an Airport BIM Framework; 3- To develop a BIM-based digital platform architecture towards realization of an airport digital twin for airport infrastructure life cycle management. Airport infrastructures can be considered as a System of Systems (SoS). As such, Model Based Systems Engineering (MBSE) with Systems Modeling Language (SysML) is selected as the key methodology towards designing a digital ecosystem. Applying MBSE principles leads to forming an integrating framework for managing the digital ecosystem. Furthermore, this research adopts convergent parallel mixed methods to collect and analyze multiple forms of data. Data collection tools include extensive literature and industry review; an online questionnaire; semi-structured interviews with airport owner parties; focus group discussions; first-hand observations; and document reviews. Data analysis stage includes multiple explanatory case study analyses, thematic analysis, project mapping, percent coverage analysis for coded themes to achieve Objective 1; thematic analysis, cluster analysis, framework analysis, and non-parametric statistical analysis for Objective 2; and qualitative content analysis, non-parametric statistical analysis to accomplish Objective 3. This research presents a novel roadmap toward facilitation of smart airports with alignment and integration of disruptive technologies with business and operational aspects of airports. Multiple comprehensive case study analyses on international large-hub airports and triangulation of organization-level and project-level results systematically generate scalable technical and strategic guidelines for BIM implementation. The proposed platform architecture will incentivize major stakeholders for value-creation, data sharing, and control throughout a project life cycle. Introducing scalability and minimizing complexity for end-users through a digital platform approach will lead to a more connected environment. Consequently, a digital ecosystem enables sophisticated interaction between people, places, and assets. Model-driven approach provides an effective strategy for enhanced decision-making that helps optimization of project resources and allows fast adaptation to emerging business and operational demands. Accordingly, airport sustainability measures -economic vitality, operational efficiency, natural resources, and social responsibility- will improve due to higher levels of efficiency in CapEx and OpEx. Changes in business models for large capital investments and introducing sustainability to supply chains are among the anticipated broader impacts of this study