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Zusammenfassung
  • Die zunehmende Komplexität auf organisatorischer Ebene sowie die steigende Komplexität der Produkte stellt Unternehmen und ihre Industrieprojekte vor Herausforderungen. Einerseits sollen die Unternehmen bei der Planung der Projekte noch schneller reagieren und Entscheidungen über Ressourcen, Kompetenzen, Zeit und Geld treffen, um die Marktposition gegenüber der Konkurrenz zu behaupten. Andererseits lassen sich Industrieprojekte aufgrund ihrer Komplexität nicht ohne weiteres prospektiv abschätzen. Es gibt genügend Beispiele von Projekten in der Industrie, die aufgrund ihrer Komplexität falsch geplant wurden, deren Ressourcen nicht effizient verteilt und die Teams nicht hinsichtlich ihrer tatsächlichen Kompetenzen und Schnittmengen zusammengestellt wurden, weshalb die Anforderungen der Stakeholder und die Projektziele nicht erreicht werden konnten. Diese Situation führt dazu, dass Industrieprojekte verzögert werden oder scheitern, was Folgekosten und Imageschäden für das Unternehmen bedeutet. Um diese Situation zu überwinden, wird in dieser Dissertation einen systematischen Ansatz zur kompetenzbasierten Projektplanung von Industrieprojekten entwickelt, der moderne IT-basierte Werkzeuge und Lösungen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) zur Unterstützung nutzt. Durch die Abfrage und Analyse von Informationen aus Qualitätsmanagementsystemen des Unternehmens zu Projektrollen, Kompetenzen von Teammitgliedern usw. und die Kombination und den Vergleich dieser Informationen mit den abgeschlossenen Projekten des Unternehmens können Rückschlüsse auf die Planung der zukünftigen Projekte gezogen werden. In dieser Arbeit wird die Möglichkeit untersucht, Werkzeuge und Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens und der Computerlinguistik einzusetzen, um den Projektmanager in der Projektplanungsphase bei der vorausschauenden genauen Schätzung der Ressourcen unter Verwendung der Informationen aus den Qualitätsmanagementsystemen zu unterstützen.
Abstract
  • The increasing complexity at the organizational level, as well as the growing complexity of products, presents challenges for companies and their industrial projects. On one hand, companies are expected to react more quickly in project planning and make decisions regarding resources, competencies, time, and money in order to maintain their market position against competitors. On the other hand, due to their complexity, industrial projects cannot be easily estimated prospectively. There are numerous examples of industrial projects that were poorly planned due to their complexity, where resources were not distributed efficiently, and teams were not assembled based on their actual competencies and overlaps. As a result, the stakeholders' requirements and project goals were not met. This situation often leads to project delays or failures, resulting in additional costs and reputational damage for the company. To overcome this issue, this dissertation develops a systematic approach to competence-based project planning for industrial projects, utilizing modern IT-based tools and solutions from the field of Artificial Intelligence (AI).By querying and analyzing information from the company’s quality management systems regarding project roles, team members' competencies, etc., and by combining and comparing this information with the company’s completed projects, conclusions can be drawn for planning future projects. This work investigates the possibility of using tools and algorithms from the field of machine learning and computational linguistics to support project managers during the project planning phase by providing precise forecasts for resource estimation, using the information from quality management systems.
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