An Improved Performance Measurement Approach for Knowledge-Based Companies Using Kalman Filter Forecasting Method

Performance measurement and forecasting are crucial for effective management of innovative projects in emerging knowledge-based companies. This study proposes an integrated performance assessment and forecasting model based on a combination of earned schedule methodology and the learning curve theory under risk condition. The operational performance is measured in terms of time and cost at completion indicators. As a novelty, the learning effects and Kalman filter forecasting method are employed to accurately estimate the future performance of the company. Furthermore, in order to predict the cost performance accurately, a logistic growth model is utilized. The validity of this integrated performance measurement model is demonstrated based on a case study. The computational results confirmed that the developed performance measurement framework provides, on average, more accurate forecast in terms of mean and standard deviation of the forecasting error for the future performance as against the traditional deterministic performance measurement methods

Extensão da técnica Earned Value Management utilizando dados da qualidade em projetos de software.

Esse trabalho apresenta uma extensão da técnica de Gerenciamento de Valor Agregado (GVA), do inglês, Earned Value Management (EVM). A extensão apresentada integra dados da qualidade, baseados em requisitos de qualidade, para atualizar indicadores tradicionais da técnica de GVA. A proposta tem como objetivo principal melhorar a previsibilidade do Indicador de Desempenho de Custo (IDC) e Indicador de Desempenho de Prazo (IDP) e introduzir medidas de qualidade a técnica de GVA. A técnica proposta foi avaliada de acordo com uma metodologia baseada em evidência. Os estudos conduzidos mostraram melhor exatidão na técnica proposta de extensão da técnica de GVA em relação à técnica tradicional de GVA