I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   8 ,   No .   2 ,   A p r il   201 8 ,   p p .   1102 ~ 1 1 1 1   I SS N:  2 0 8 8 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v8 i 2 . p p 1 1 0 2 - 11 11          1102       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   M ulti - o bje ctive I T Projec Sel ectio n Mo del f o r I m p r o v ing  SME   Strategy  Deploy m en t       Abir  E l Y a m a m i K ha lifa   M a ns o uri ,   M o ha m m e d Q ba do u ,   E l H o s s ein  I llo us a m en   L a b o ra to ry S ig n a ls,   d istri b u ted   s y ste m s an d   A rti f icia In telli g e n c e   (S S DIA ),   ENS ET   M o h a m m e d ia,    Un i v e rsit y   Ha ss a n   II  o f   Ca sa b lan c a ,   M o ro c c o       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   2 4 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   Oct  3 0 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   No v   8 ,   2 0 1 7     Du e   to   t h e   li m it e d   f in a n c ial  re so u rc e o f   s m a ll   a n d   M e d iu m - siz e d   e n terp rise (S M Es),   t h e   p ro v e n   a p p ro a c h e s   f o se lec ti n g   I T   p ro jec p o rtf o li o   f o larg e   e n terp rise m a y   f a il   to   p e r f o rm   in   S M Es;  S M to p   m a n a g e m e n w a n to   m a k e   su re   th a th e   c o rp o ra te  stra teg y   is   c a rried   o u e ffe c ti v e l y   b y   IT   p ro jec t   p o rtf o li o   b e f o re   in v e stin g   in   su c h   p ro jec ts.   In   o r d e to   p ro v id e   a u to m a ted   su p p o rt  to   th e   se lec ti o n   o f   IT   p ro jec ts,   i se e m in e v it a b le  th a a   m u lt i - o b jec ti v e   a p p r o a c h   is  re q u ired   i n   o r d e to   b a lan c e   p o ss ib le  c o m p e ti n g   a n d   c o n f li c ti n g   o b jec ti v e s.  Un d e su c h   a n   a p p r o a c h ,   i n d iv i d u a p ro jec ts  w o u ld   b e   e v a lu a ted   n o ju st  o n   th e ir  o w n   p e rf o rm a n c e   b u o n   th e   b a si o f   th e ir   c o n tri b u ti o n   t o   b a lan c e   th e   o v e ra ll   p o rtf o li o .   I n   th is  p a p e r,   w e   e x ten d   a n d   e x p lo re   th e   c o n c e p o f   I T   p ro jec se le c ti o n   to   im p ro v e   S M stra teg y   d e p lo y m e n t.   In   p a rti c u lar,  w e   p re se n a   m o d e th a a ss e s se a n   in d iv id u a p ro jec in   term o f   it c o n tri b u ti o n   to   t h e   o v e ra ll   stra te g ic  o b jec ti v e o f   th e   p o rtf o li o .   A   sim u latio n   u si n g   th e   m o d e il lu stra tes   h o w   S M c a n   ra p id ly   a c h iev e   m a x i m a b u sin e ss   g o a ls   b y   d e p lo y in g   th e   m u lt i - o b jec ti v e   a lg o rit h m   w h e n   se lec ti n g   IT   p ro jec ts.   K ey w o r d :   C OB I T   Mu lti - o b j ec tiv o p ti m izatio n   SME   P MB OK   P r o j ec t p o r tf o lio   P r o j ec t p r io r ity   Stra teg ic  ali g n m e n t   Co p y rig h ©   2 0 1 8   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   A b ir   E l Y a m a m i   SS DI A   lab o r ato r y ,   E NSET   Mo h am m ed ia,     Hass a n   I I   Un i v er s it y   o f   C a s ab lan ca   Mo r o cc o .   E m ail: a b ir . el y a m a m i @ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   C o n s id er in g   th p r o b le m atic  o f   I T   p r o j ec s elec tio n   w h en   d ep lo y i n g   t h co r p o r ate  s tr ateg y ,   SME s   h av e   b ee n   s ee k i n g   n e w   w a y s   to   s elec I T   p r o j ec ts   th at  w ill  b etter   f it  th SME s   b u s i n es s   g o als  w i th   li m ited   in v e s t m e n t.    P r o j ec p o r tf o lio   is   s tr ateg ic   ac tiv it y   f o r   en ter p r is es  t h at  w a n to   co m p e te  i n   en v ir o n m en ts   tr o u g h   th d ev elo p m e n o f   tech n o lo g ical  in n o v atio n s   [ 1 ] .   I h elp s   I T   m an a g er s   to   p r io r itize  I T   p r o j ec ts   th at  h a v th e   g r ea test   i m p ac t   o n   ac h ie v i n g   s tr ateg ic  o b j ec tiv es.  T h ai m   b eh in d   th e   u s o f   p r o j ec p o r tf o lio   is   to   v er i f y   t h at   ex p ec ted   b en ef i ts   ar p la n n e d ,   r ea lis tic,   an d   i n   f ac d eliv er ed   b y   p r o g r a m s   a n d   p r o j e cts  [ 2 ]   in   o r d er   to   m ax i m ize  th v al u g e n er ate d   b y   p r o j ec in v est m en ts .   I n   th is   co n tex t,  t h P r o ject  Ma n ag e m e n I n s tit u te  ex p r ess ed   th at  p r o j ec t p o r tf o lio   is   tr u m ea s u r o f   a n   o r g an iza tio n 's in te n t,  d ir ec tio n ,   a n d   p r o g r ess ”  [ 3 ] .   C o n v in c in g   t h to p   m a n ag e m en to   i n v est   i n   I T   p r o j ec ts   r em ai n s   a   k e y   is s u f o r   I T   m a n ag er s .   I T   m an a g er s   r e f er   to   p r o j ec p r io r itizatio n   tec h n iq u es  to   o r d er   I T   p r o j ec ts   in   s u c h   w a y   t h at  i n cr ea s es  t h r ate  o f   r etu r n   o n   i n v est m e n t.  T h er ef o r e,   b alan cin g   I T   p r o j ec t p o r tf o lio   r e m ai n s   a   k e y   i s s u f o r   I T   m an a g er s   w h o   s ee k   to   m a x i m ize  t h r etu r n   o n   t h ei r   in v e s t m e n t i n   i n f o r m atio n   s y s te m s .   On p r o j ec m a y   b r elate d   to   o n o r   m o r b u s i n es s   g o als.  C o n s eq u e n tl y ,   a n y   v a r iatio n   o n   p er f o r m a n ce   in   a   p r o j ec t m a y   b ec o m cr it ical  b ec au s o f   it s   i m p a ct  o n   t h ac h iev e m e n t o f   m o r e   th a n   b u s i n es s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 88 - 8708       Mu lti - o b jective   I T P r o ject  S elec tio n   Mo d el  fo r   I mp r o vin g   S ME  S tr a teg Dep lo yme n t   ( A b ir   E l Ya ma mi )   1103   g o al.   T h er ef o r e,   w h e n   s e v er a p r o j ec ts   ar p r o ce s s ed   s i m u lta n eo u s l y ,   i is   i m p o r ta n t o   r an k   t h p r o j ec ts   ac co r d in g   to   t h eir   r elati v i m p o r ta n ce   i n   k ee p in g   p o r tf o lio   b alan ce d .   Su c h   r a n k in g   en ab les  t h p r o j ec m an a g er   to   f o cu s   h is   m a n a g er ial  ef f o r ts   a n d   co n tr o o n   t h m o s i m p o r tan t   p r o j ec ts .   T h ai m   i s   to   m a x i m ize   th p r o b ab ilit y   o f   t h e   p r o j ec p o r tf o lio   s u cc e s s .   T h u s ,   t h e   w a y   p r o j ec p r io r ity   ar ca lcu lated   at  t h p r o j ec p o r tf o lio   lev el  m i g h t b h i g h l y   r elev an f o r   b o th   p r o j ec t a n d   p o r tf o lio   s u cc ess   a n d   d eser v es   r esear ch   atten t io n .   I n   s p ite  o f   t h i m p o r tan ce   o f   th s tr ate g ic  p er f o r m a n ce   m e t r ics  to   ca lcu late  t h p r io r ity   o f   p r o j ec ts ,   m o s m etr ic s   u s ed   f o r   s elec tin g   p r o j ec ts   ar b ased   o n   f i n an cia ter m s   o r   b ased   o n l y   o n   t h i s o lated   p er f o r m a n ce   o f   p r o j ec ts   [ 4 ] ,   ta k in g   i n to   co n s id er atio n   co s t,  s ch ed u le,   an d   q u alit y   [ 5 - 7 ] . T h ese  m etr ics,  f o cu s e s   o n   p r o j ec ef f ec ti v en e s s   i n s tea d   o f   ef f icie n c y   [ 8 ] .   A s   r esu lt ,   th p r o p o s ed   m etr ics  p r esen t ed   in   th liter at u r e   f o r   ca lcu la ti n g   p r o j ec p r io r ity   h av e   b ee n   cr iticized   f o r   n o s u p p o r tin g   t h d ep lo y m e n o f   th e   co r p o r ate   s tr ateg y   [ 9 ] .     Du to   th li m ited   r eso u r ce s   o f   SME s ,   th n u m b er   o f   s el ec ted   I T   p r o j ec ts   to   b im p le m en ted   is   s ca r ce .   C o n s eq u en t l y ,   it  m a y   h ap p en   th a s o m b u s i n es s   g o als  ar n o co v er ed   b y   an y   I T   p r o j ec t.  T h is   p ap er   ai m s   to   o v er co m th i s   li m itati o n   an d   it  p r o p o s es  m u lti  o b jectiv m o d el  f o r   s elec ti n g   I T   p r o j ec ts ,   it  tak es  s ix   t y p ical  p r o j ec t   p r io r itizatio n   o b j ec tiv es  in to   co n s id er atio n   an d   m er g e s   th ex i s ti n g   m et h o d s   f r o m   m u lt ip le   d i m en s io n s .   T h n e w   d ef i n e d   ap p r o ac h   ca n   p r o d u ce   m o r f lex ib le  p r o j ec p r io r itizatio n   an d   en s u r es  th e   r ap id ly   ac h iev e m e n t o f   m a x i m al  b u s i n ess   g o als.   T h r est o f   t h is   p ap er   is   o r g an i ze d   as f o llo w f ir s tl y ,   liter at u r r ev ie w   ab o u t t h s u b j ec t is   p r esen ted   in   Sec tio n   2 ,   t h en   th e   b ac k g r o u n d   o f   t h e x is t in g   s in g l o b j ec tiv f o r m u latio n   o f   p r o j ec p r io r itizatio n   p r o b lem   is   p r esen ted   i n   Sectio n   3 .   Sectio n   4   in tr o d u ce s   th p r o p o s ed   m u lti - o b j ec tiv I T   p r o j ec t   p r io r itizatio n   alg o r ith m .   Fi n all y ,   th r es u lt s   o f   ca s s t u d y   ar an al y s ed   a n d   d is cu s s ed   in   Sec tio n   5   b ef o r co n clu d in g .       2.   L I T E R AT U RE   R E VI E W   P r o j ec P o r tf o lio   m a n ag e m e n t   is   d y n a m ic  d ec is io n   p r o ce s s   th at  ca n   b p r esen ted   as  a n   i m p ac ti n g   f ac to r   in   th lo n g   ter m   r esu lt  o f   co m p a n y   [ 10 ] .   T h ai m   b eh in d   t h u s e   o f   p r o j ec p o r tf o lio   is   th e   s elec tio n   o f   th g r o u p   o f   p r o j ec ts   th at  m ax i m izes t h ac h ie v e m e n t o f   s tr ateg ic  o b j ec tiv es.   T h co n ce p o f   p r o j ec p o r tf o lio   h a s   b ee n   i n tr o d u ce d   i n   1 9 5 2   b y   Har r y   Ma r k o w itz   [ 11 ]   w h ic h   h a s   ea r n ed   h i m   t h No b el  P r ize  in   ec o n o m ic s   i n   1 9 9 0 .   Ho w ev er ,   th ap p licatio n   o f   t h co n ce p ts   an d   ap p r o ac h es   o f   p o r tf o lio   m a n ag e m e n d er i v ed   f r o m   f i n a n ce   in   in f o r m a ti o n   s y s te m s   co n f r o n ts   s o m li m itatio n s   b ec a u s it   is   d if f ic u lt to   ca lcu late  t h e x p ec ted   v alu o f   I T   p r o j ec ts   [ 1 2 ].   Mo s r esear ch es  co n d u cted   o n   th is   to p ic  co n cl u d ed   th i m p o r tan ce   o f   th s tr ate g ic  ali g n m en o f   I T   [1 3 ] ,   [ 1 4 ] .   A s   s u c h ,   ef f ec ti v m an a g e m e n o f   I T   p r o j ec ts   w i ll  r eq u ir alig n m e n a m o n g   co m p le x   o f   ch o ice s   r ef lecti n g   b o th   s tr ate g ic  a n d   f u n ctio n a p er s p ec t iv e.   Se v er al  co n ti n g e n c y   m o d el s   h av e   b ee n   p r o p o s ed   in   I n f o r m a tio n   s y s te m   s t u d ies.  T h ese  m o d els  h a v b ee n   u s ed   to   s tu d y   t h r elatio n s h ip   b et w ee n   b u s in e s s   s tr ateg y ,   s tr u ct u r e,   I T   s tr ateg y   an d   I T   s tr u ct u r [ 1 5 ] ,   [1 6 ] .   Mo r eo v er ,   th alig n m e n b et w ee n   i n f o r m ati o n   r eq u ir e m en ts   a n d   in f o r m a tio n   p r o ce s s in g   ca p ac it y   h as   b ee n   u n d er l y in g   t h o b j ec tiv o f   g r ea n u m b er   o f   r esear ch er s   [ 1 7 - 20 ].   A cc o r d in g   to   Ma r k   A .   L an g le y ,   P MI   P r esid en t   an d   C E [ 21 ]   m an y   o r g a n izat io n s   h a v n o   ef f ec tiv b e n ef i ts   r ea lizatio n   m an a g e m e n p r o ce s s es  i n   p lace ,   th ese  o r g an izatio n s   ar m es s in g   an   o p p o r tu n it y   to   en s u r th at  th eir   p r o j ec ts   d eliv er   t h ex p ec ted   s tr ate g ic  i m p ac t.  Ma n y   e m p ir ical  s t u d ies  h av s h o w n   t h at  t h e   b u s i n ess   v alu f r o m   I T   p r o jects  in v est m e n ts   ca n   b g r ea ter   th an   th o n b ein g   c u r r e n tl y   ac h ie v ed   [ 22 ] .   Or g an iza tio n s   t h at  v al u p r o ject  m an a g e m en as  t h s tr ate g ic  ca p ab ilit y   th a d r iv es  ch a n g alr ea d y   p er f o r m   b ette r   th an   t h eir   co u n ter p ar ts   [ 21 ] .   T h er ef o r e,   g o o d   I T   p r o j ec m an a g e m en s h o u ld   en a b le  th b u s i n es s   an d   I T   ex ec u tiv es   to   u n d er s ta n d   h o w   I T   co n tr ib u tes to   t h ac co m p lis h m en t o f   b u s i n es s   g o al s   in   t h p ast a n d   i n   th e   f u tu r e.   P r o j ec p r i o r itizatio n   tech n iq u es  tr y   to   o r d er   p r o j e cts  in   s u c h   w a y   t h at  i n cr ea s es   th e   r ate  o f   r etu r n   o n   in v est m e n t,  s e v er al  m eth o d o lo g ies  f o r   p r o j ec p r i o r ity   ca l cu latio n   w er p r o p o s ed   b y   b o t h   p r ac titi o n er s   a n d   r esear ch er s .   T h f ir s p r o v id es  tech n iq u e s   f o r   d escr ib in g   an d   s co r in g   p r o j ec ts   in   o r d er   to   r an g th e m   ac co r d in g   to   th eir   ad v an ta g [2 3 ]   ,   th ese  tech n iq u es  p r o v id es  o n l y   g e n er al  in d icatio n s   an d   r ec o m m en d atio n s   f o r   m an a g i n g   p r o j ec p o r tf o lio s .   T h s ec o n d   g r o u p   f o cu s e s   o n   th tec h n ical  asp ec ts ,   t h m o s ap p r o p r iates   o n es  p r o p o s th u s o f   m u lti - cr iter ia  d ec is io n   m a k i n g   ap p r o ac h es  w h e n   s elec ti n g   p r o j ec t s   [ 1 ] ,   [2 4 ] ,   s co r in g   m o d el s   [ 2 5 ] ,   [2 6 ]   o r   ec o n o m i c   m et h o d s   [ 2 5 ] ,   [2 7 ] ,   [2 8 ] .   Se v er al  cr iticis m s   h av b ee n   ex p r ess ed   ag ai n s t   s u c h   ap p r o ac h es  [ 2 9 ] ,   m o s o f   th e m   s i m p li f y   t h p r o b le m   to o   m u c h   o r   r eq u ir t h e m p lo y m en o f   s o p h is t icate d   to o ls   w h ic h   m a k es t h eir   i m p le m en tatio n   v er y   li m ited .     Fro m   o u r   liter atu r r ev ie w ,   w e   h av co n cl u d ed   th at:   a.   T h co n v en tio n al  p r o j ec r an k in g   in d e x es  ar p r o n to   er r o r s ,   m o s o f   p r o j ec p r io r ity   ca lc u latio n   ap p r o ac h es  f o cu s e s   o n   th tec h n ica asp ec ts   r at h er   t h an   o n   t h ac h iev e m e n o f   th b u s i n es s   g o al s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   2 A p r il 2 0 1 8   :   1 1 0 2     1111   1104   cr af ted   b y   t h co m p a n y .   Av er ag ec o n o m ic  p r o j ec s u cc es s   is   m ea s u r ed   b y   t h ac h ie v e m en o f   o b j ec tiv es r elate d   to   tar g et  co s ts ,   tar g et  r ev e n u es,  cu s to m er   s atis f ac tio n ,   an d   p r o f itab ilit y .     b.   On g o in g   co n tr o m ec h a n i s m s   to   en s u r th v a lid it y   o f   p r o j ec t’ s   alig n m en ar e   r ar ely   i m p le m en ted   in   p r ac tice.   T h er is   n o   ef f ec ti v p r o p o s ed   m etr ics  f o r   ca lcu latin g   th ali g n m e n t   s co r o f   g iv e n   p r o j ec t.   c.   L ac k   o f   m etr ics   th a t ta k e   in to   ac co u n t t h i n ter d ep en d en cie s   b et w ee n   p r o j ec ts   th at  t h p o r tf o lio   is   co m p o s ed   o f .   P r o j ec p r io r it y   is   ca lc u lated   s ep ar atel y   w i th o u ta k i n g   i n to   co n s id er ati o n   th e   in ter ac tio n   b et w ee n   p r o j ec ts .     d.   T h er is   n o   m ec h an i s m   f o r   en s u r i n g   t h at  th s e lecte d   I T   p r o j ec p o r tf o lio   co v er s   all  th b u s in e s s   g o als t h at  it h a s   b ee n   d esi g n ed   f o r .   R esp o n d i n g   to   t h o s n ee d s   a n d   en ab lin g   o r g an izat io n s   to   r e alize   o p ti m al   v a lu e   w it h   ac ce p tab le  r is k   an d   af f o r d ab le  co s ts ,   w p r o p o s s et  o f   p r o j ec p r i o r itizatio n   o b j ec tiv es  w h ic h   allo w s   t h ea r ly   d etec t io n   o f   p er f o r m a n ce   v ar ian ce s   t h at  h in d er   o r   f ac ilit ate  t h ac h ie v e m en o f   p o r tf o lio ' s   b u s i n e s s   g o als.  T h en ,   w e   p r o v id o u r   m u lti - o b j ec tiv m o d el   t h at  ta k es   all  th e   o b j ec tiv es   i n   co n s id er atio n   to   in cr e ase  t h ac c u r ac y   o f   p r o j ec t p r i o r itizatio n .       3.   RE S E ARCH   M E T H O D   P r o j ec p r io r itizatio n   is   r ese ar ch   h o ts p o i n   th f ield   o f   p o r tf o lio   m a n ag e m e n t.  I ca n   b d ef in ed   as   f o llo w s   Def i n itio n   1 : I T   P r o j ec t P r i o r it izatio n   P r o b lem   Giv e n P ,   p r o j ec s u ite  alr ea d y   e x is ted ,   P I ,   th s et  o f   all  p o s s ib le  p r io r itizatio n   o f   P ,   an d   f ,   an   o b j ec tiv e   f u n ctio n   f r o m   P I   to   th r ea l n u m b er s .   P r o b lem :   Fi n d   P     P I   s u ch   th at  ( P )   ( P     P I )   ( P   P )   [ f   ( P )     f   ( P ) ] .   f   a s s i g n s   a   r ea v al u to   a   p er m u tatio n   o f   P   ac co r d in g   to   th p r o j ec ad eq u ac y   o f   t h p ar t icu lar   p er m u tatio n .   T h id ea o r d er   w o u ld   b th o n e   th a co v er s   all  t h e   b u s i n es s   g o als  ea r lie s t.  C u r r e n tl y ,   I T   p r o j ec t   p r io r itizatio n   ap p r o ac h es d er iv ed   f r o m   p r o f e s s io n al  liter at u r m o s tl y   ai m ed   at  s in g le  o b j ec tiv e,   in cl u d in g :     3 . 1 .   P rio rit iza t io ba s ed  o n Alig n m ent   Sco re :   AS( p)   C OB I T   is   an   in teg r ated   f r a m e w o r k   t h at  f ac ilit ate s   th ac h ie v e m e n o f   t h b u s in e s s s   s tr at eg ic  g o als   th r o u g h   a n   ef f ec ti v I T   g o v er n an ce   a n d   m an a g e m e n ap p r o ac h   [ 30 ] .   C OB I T   p r o p o s es  g o als  ca s ca d th a t   s u p p o r ts   t h id en t if ica tio n   o f   s tak e h o ld er   n ee d s   a n d   e n ter p r is s tr ate g ic  o b j ec tiv es  th r o u g h   t h ac h iev e m e n t   o f   tec h n ica o u tco m es.   C OB I T   5   em p h asize s   ali g n in g   I T   in itiati v e s   w it h   b u s i n e s s   r eq u ir e m en ts   f ir s b e f o r b u ild in g   s y s te m   t h at  is   b ei n g   co n s id er ed   f o r   ac q u is itio n   [ 31 ] .   T h s tr ateg ic  o b j ec tiv es  d ef i n th m a n n er   in   w h ic h   t h e   o r g an izatio n   s h o u ld   in ter ac t   w it h   its   en v ir o n m e n i n   o r d er   to   r ea ch   its   p u r p o s e.   I is   es s en tia ll y   f o cu s ed   o n   t h ex ter n al  p er s p ec tiv o f   th e   o r g an izatio n .   T h b u s in es s   g o als  d ef i n w h at  n ee d s   to   b ac h iev ed   to   r e alize   th s tr ate g ic  o b j ec tiv e.   T h ey   h av e   u s u all y   lo n g   ter m   f o c u s ,   b o th   b u s i n es s   g o als  a n d   s tr a te g ic  o b j ec tiv es  ar co n ce r n ed   w it h   w h at  m u s b ac h iev ed   a n d   n o t h o w   it  w il l b ac h iev ed .     T h I T   G o als  n ee d   to   b e   lin k ed   to   b u s in es s   g o als,  Kap la n   an d   No r to n   in tr o d u ce d   th co n ce p o f   lin k ag i n   1 9 9 6   [ 32 ] ,   b u th e y   d o   n o s u p p l y   a n y   f u r t h er   n o tio n s   o r   m e th o d s   to   s u p p o r th eir   co n ce p t.  T h e y   ex p lain ,   " W ith o u s u c h   li n k a g e,   in d i v id u al s   a n d   d ep ar tm e n ts   ca n   o p ti m ize  th eir   lo ca p er f o r m an ce   b u n o co n tr ib u te  to   ac h ie v i n g   s tr ateg ic  o b j ec tiv es."   T h er ef o r e,   o r g an izatio n s   m u s clea r l y   d e f i n t h h ier ar ch y   o f   t h B u s i n ess   /I T   Go als  ( Fig u r e   1 )   w h ic h   allo w s   r ap id l y   p r o p ag atin g   c h a n g e s .   Ou r   g o al  is   to   id e n ti f y   t h s tr ateg ic   i n ter d ep en d en cies   b et w ee n   I T   p r o j ec ts ,   an d   ca lcu late  th e   alig n m e n t   s co r o f   ea ch   p r o ject  w it h   t h s tr ateg ic   o b j ec tiv d esire d   b y   th e   i m p le m e n t atio n   o f   p r o j ec t   p o r tf o lio .     L et  O   b t h s tr ate g ic  o b j ec tiv t h at  a n   o r g a n izatio n   w a n t o   ac h iev e   b y   t h r ea lizat io n   o f   p r o j ec p o r tf o lio ,   th e   to tal  n u m b er   o f   B u s in e s s   g o al s   B ,       th e   t o tal  n u m b er   o f   I T   g o als   T ,   an d   I   th e   to tal  n u m b er   o f   p r o jects P .   T o   b e   co n s id er ed   in   th p r o j e ct  p o r tf o lio   s elec tio n   p h ase,   ea ch   p r o j ec P   m u s co n tr ib u te s   at  least  to   th ac h ie v e m e n t o f   o n I T   g o al,   an d   ea ch   I T   g o al  T   m u s t c o n tr ib u tes at  leas t to   o n b u s i n es s   g o al.     T h alig n m e n t sco r ASP   o f   p r o j ec t P  w it h   s tr ateg ic  o b j e ctiv ca n   b ca lc u lated   as f o llo w :   a.   A PT   :   th i n v o lv e m e n t d eg r ee   o f   ea ch   p r o j ec P   to   ac h iev   I T   g o al  T     b.   A TB   :   th i n v o l v e m e n t d eg r ee   o f   ea ch   I T   g o al  T   to   ac h iev B u s i n es s   g o al  B     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I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 88 - 8708       Mu lti - o b jective   I T P r o ject  S elec tio n   Mo d el  fo r   I mp r o vin g   S ME  S tr a teg Dep lo yme n t   ( A b ir   E l Ya ma mi )   1105   c.   A PO   :   th ali g n m e n s co r w h ich   i s   th i n v o lv e m e n d eg r e o f   ea ch   p r o j ec P   in   ac h iev i n g   t h e   s tr ateg ic  o b j ec tiv O                                                                                                                                                                   Fig u r 1 .   B u s in e s s / I T   Go als h ier ar ch y   s a m p le       3 . 2 .   P rio rit iza t io n ba s ed  o n B enef it / C o s t   ra t io :   B CR ( p)   co s t b e n ef it a n al y s i s   i s   u s ed   to   ev a lu ate   t h to tal   an t icip ated   co s t o f   p r o j ec t c o m p ar ed   t o   th to tal   ex p ec ted   b en e f its   in   o r d er   to   d eter m i n w h et h er   th e   p r o p o s ed   i m p le m en ta tio n   is   w o r t h w h i le  f o r   co m p an y   o r   p r o j ec t te am .   T h B C R   ca n   b e   ca lcu lated   as f o llo w :                                                                                                                                                      3 . 3 .   P rio rit iza t io n ba s ed  o I nta ng ibl B enef it   NIB ( p)   P r o j ec ts   g en er ate   m a n y   i n ta n g ib le  b en e f it s   t h at   ca n n o b d eter m in ed   b y   co n v e n tio n al   ev alu a tio n   m et h o d s .   T h er ef o r e,   u s i n g   m et h o d   th at  o n l y   m ea s u r e s   t h f in a n cial   b en e f it  i s   n o s u f f icien f o r   p r o p e r   p r o j ec t e v alu atio n .   W ca lcu l a te  th n u m b er   o f   i n ta n g ib le  b en ef it th a t c an   b r ea lized   b y   p r o j ec t a s   f o llo w :   Su p p o s t h at  t h i n ta n g ib le   b en ef it t h at  t h p o r tf o lio   ai m s   to   p r o v id is   B {b 1 ,   b 2 …. b m an d   g i v e n   p r o j ec s u ite  P {p 1 , p 2 , …p n }.   Fo r   ea ch   in ta n g ib le  b en e f it  b     B ,   t h er is   at  least  o n p r o j ec p P   w h ic h   s ati s f ies  b .   th is   r elatio n   f r o m   P   to   B   is   d en o ted   as S( P , B ) n * m     W e   p r ovid e   b e l o th e   a l go r i thm f o r   th e   c a l c ul a tion   of   S:     A l g o r i t h m   1 :   c a l c u l a t e   t h e   r e l a t i o n sh i p   S   b e t w e e n   I T   p r o j e c t s a n d   I n t a n g i b l e   b e n e f i t s   fo r   ( i = 1 ;   i < = n ;   i + + )   {   f o r ( j = 1 ;   j < = m;   j + + )   {   i f ( p i   sat i sf i e b j )   t h e n   S ( p i ,b j )   = 1 ;   e l s e   S ( p i ,b j )   = 0 ;   }   }     ca n   b co n s id er ed   as  n   * m   m atr i x .   NI B ( p i)   is   u s ed   to   ca lcu late  t h s et  o f   all  in ta n g i b le  b en ef its   s at is f ied   b y   p r o j ec t p i,  w h er NI B ( p i ) =   {b |   S(p i   ,   b ) =1 }.   |   NI B ( p i ) | is   u s ed   to   d en o te  th e   n u m b er   o f   in ta n g ib le  b en e f its .     3 . 4 .   P rio rit iza t io n ba s ed  o n P a y b a ck   P er io d:  P B ( p)   T h p ay b ac k   p er io d   is   ca lcu l ated   b y   co u n ti n g   t h n u m b er   o f   y ea r s   i w ill  ta k to   r ec o v e r   th ca s h   in v e s ted   in   p r o j ec t.  T h f o r m u l to   ca lcu late  p a y b ac k   p er io d   o f   p r o ject  ca n   b ca lcu lat ed   as f o llo w   [ 8 ] :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   2 A p r il 2 0 1 8   :   1 1 0 2     1111   1106                                                                                                                   W h er p b   tak th r ec ip r o ca v alu e,   t h g r ater   t h v al u e,   t h e   h ig h er   th p r io r i t y .     3 . 5 .   P rio rit iza t io n ba s ed  o n Ris k   P rio rit y   Nu m ber:   R( p)   T h P MI   d ef in p r o j ec r is k   as  p r o b a b ilit y   o f   th r ea o r   d am ag w h ic h   an y   o cc u r r en ce   c an   i m p ac t   r eso u r ce s   an d   ac ti v itie s   [ 3 3 ].   A cc o r d in g   to   [ 3 4 ] ,   r is k   is   t h p o ten tial h ar m   ca u s ed   i f   p ar ticu la r   t h r ea t e x p lo its   p ar ticu lar   v u ln er ab ili t y   to   ca u s d a m ag to   a n   as s et R is k   p r ed ictio n   h e lp s   to   r ec o g n ize  ta n g ib le  an d   in ta n g ib le  r is k s   an d   th e n   m ea s u r th o r g a n izatio n s   r is k   to le r an ce .     R is k   P r io r ity   N u m b er   is   s y s te m a tic  an d   p r o ac tiv m etr ic   f o r   id en tify i n g   cr itical  r i s k s   ass o ciate d   w it h   th e   p r o j ec t.  E ac h   r is k   g ets  n u m er ic  s co r t h at   q u a n tif ie s   t h l ik el ih o o d   th a t h r is k   w ill   o cc u r ,   t h lik eli h o o d   o f   th r is k   w ill  n o t   b d etec ted   an d   th am o u n o f   d a m ag t h at  t h r is k   m a y   c au s to   th p r o j ec t.  T h R P is   ca lcu lated   as f o llo w :                                                                                   n   th n u m b er   o f   r is k s   t h at  m a y   b en co u n ter ed   b y   th p r o j ec t p .                                      W h er R P N( p )   tak th r ec ip r o ca l v alu e,   t h g r ater   th v al u e ,   th h i g h er   t h p r io r it y .     3 . 6 .   P rio rit iza t io n ba s ed  o n bus i nes s   g o a ls   co v er a g C( p)   Desp ite  th i m p o r ta n ce   o f   th p r o j ec p r io r itizatio n   m etr ic s   p r esen ted   ab o v in   ca lcu lati n g   p r o j ec p r io r ity ,   i m a y   h ap p en   t h at  s o m b u s i n es s   g o als  ar e   n o co v er ed   b y   an y   s ele cted   I T   p r o j e ct.   W ith   th e   ai m   o f   b alan cin g   t h p r o j ec p o r tf o lio ,   w p r o p o s an   ad d itio n al  m etr ic  t h at  co u n ts   t h to tal  n u m b er   o f   b u s i n ess   g o als co v er ed   b y   ea c h   p r o j ec t.   T h id ea   is   to   p ick   th p r o j ec w i th   t h g r ea test   co v er ag a n d   th en   s u cc e s s i v el y   ad d   t h o s p r o j ec ts   th at  co v er   th m o s y et  u n co v er ed   b u s in ess   g o al s .   A l g o r ith m   2   p r esen ts   th p r io r itizatio n   b ased   o n   b u s in e s s   g o als co v er ag e .     A l g o r i t h m   2 :   P r i o r i t i z a t i o n   b a se d   o n   b u s i n e ss g o a l s c o v e r a g e   In p u t :   P :   a   q u e u e   o f   p r o j e c t s   B :   a   se t   o f   b u si n e ss g o a l s   Ou t p u t :   P :   a   w e l l   o r d e r e d   q u e u e   c o v e r ( p ) :   t h e   g o a l   c o v e r a g e   se t   o f   p   P =     B * =   ;   / /   se t   o f   g o a l s t h a t   h a s   b e e n   c o v e r e d   F o r   e a c h   p   P   C o u n t   c o v e r ( p ) ;   / /   n u m b e r   o f   g o a l s c o v e r e d   b y   p r o j e c t   p   w h i l e ( P ! = P )       i f   ( B = = )   { B = B * ;   B * = ;     } e l se   {       I f   ( p   c o v e r e d   t h e   max i mu m s u b se t   B   o f   B )   {   p   j o i n   P   i n   t h e   t a i l ;   B = B - B ;   B * = B * + B ;   }   }   }       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 88 - 8708       Mu lti - o b jective   I T P r o ject  S elec tio n   Mo d el  fo r   I mp r o vin g   S ME  S tr a teg Dep lo yme n t   ( A b ir   E l Ya ma mi )   1107   T h co v er a g b ased   p r io r itizatio n   is   as  f o llo w               |               |             I m a y   b ca s th at  th co v e r ag o f   I T   p r o j ec ts   p ick ed   in   t h latter   is   h i g h er   th a n   in   t h f o r m er .   T h u s ,   af te r   all  th b u s in e s s   g o als  b ein g   co v er ed   b y   s et  o f   p r o j ec ts ,   th es p r o j ec ts   s h o u ld   b g r o u p ed   an d   th ap p r o p r iate   v alu     s h o u ld   b ad d ed   b ased   o n   th n u m b er   o f   th p r o j ec ts .       4.   T H E   P RO P O SE M UL T I - O B J E CT I V E   P RIOR I T I Z A T I O A L G O R I T H M   Su p p o s th at  p r o j ec s u ite  p   { p1,   p2 ,   p 3     p n },   f o r   ea ch   p   in   P   a   p r io r iti za tio n   v al u in itiall y   0   is   ass i g n ed .   Fo r   ea ch   p r o j e ct  w ca lcu late  th p r o j ec p r io r ity   in d iv id u all y   o n   s i x   d i m e n s io n s Alig n m e n s co r AS( p ) ,   B en ef it  C o s R atio   B C R ( p ) ,   Nu m b er   o f   in tan g ib l b en ef it  NI B ( p ) ,   P ay b ac k   P er io d   PB ( p ) ,   R is k   P r io r ity   R ( p ) ,   B u s i n e s s   Go als  C o v er ag C ( p )   ( 1 ) ,   an d   th en   g et  th r es u lts   f r o m   ea c h   o b j ec t iv to   estab lis h   t h e   d ec is io n   m a tr ix   ( 2 ) .   Du to   th d if f er e n m ea s u r e m e n o f   ea ch   d i m e n s io n ,   th r es u lt s   n ee d   to   b p r o ce s s ed   b y   n o r m aliza t io n   in   o r d er   to   p r o ce s s   th d ata  co n v en ien t l y   ( 3 ) .   Af ter   th n o r m aliza tio n ,   th e   v alu e s   f r o m   e v er y   asp ec ar u n i f ied   o n   o n e   d i m en s io n   ac co r d in g   to   t h cla s s i ca w ei g h ted   s u m   ap p r o ac h   in   o r d er   to   g et  f   ( 4 ) .   Fin all y ,   p r o j ec ts   ar s o r ted   i n   d escen d i n g   o r d er   ac co r d in g   to   th eir   p r io r it y   v alu e   f t h g r ea t er   t h f ,   t h e   h ig h er   t h p r io r ity   ( 5 ) .     A l g o r i t h m   3 :   M u l t i - o b j e c t i v e   P r i o r i t i z a t i o n   A l g o r i t h m   In p u t :       P =   {p 1 ,p 2 , p n }:   a   q u e u e   o f   p r o j e c t s       W =   {w 1 ,w 2 , …w m }:   O b j e c t i v e s w e i g h t s     Ou t p u t :       P :   a   w e l l   o r d e r e d   q u e u e       f :   p r i o r i t y   v a l u e   o f   e a c h   p r o j e c t         1.   F o r   e a c h   p   P   C a l c u l a t e   A S ( p ) ,   B C R ( p ) ,   N I B ( p ) ,   P B ( p ) ,   R ( p ) ,   C ( p ) ;   2.   Est a b l i s h   t h e   d e c i si o n   M a t r i x ;   3.   C a l c u l a t e   a   n o r mal i z e d   d e c i si o n   ma t r i x                                        4.   F o r   e a c h   p   P   C a l c u l a t e   t h e   s i n g l e   o b j e c t i v e   f   b a se d   o n   t h e   w e i g h t e d   s u m                                                         5.   R e o r d e r   P   a c c o r d i n g   t o   f   t o   f o r m a   n e w   q u e u e   P ;       5.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   5 . 1 .   Ca s o f   Study   T o   in v esti g ate  I T   p r o j ec p r io r itizatio n   a n d   to   co m p ar a n d   ev al u ate   th e   p r io r itizatio n   tech n iq u e s   de s cr ib ed   in   s ec tio n   3 ,   w p er f o r m   ca s s tu d y .     Giv e n   an   I T   p r o j ec s u ite  P   {p 1 ,   p 2 ,   p 3 ,   p 4 ,   p 5 to   b ex e cu ted   b y   an   SME .   Si n ce   it  is   n o p o s s ib le  to   k n o w   t h b u s in e s s   g o al s   a ch iev ed   b y   I T   p r o j ec ts   in   ad v an ce .   T ab le  1   p r esen ts   t h e x p ec ted   co v er ag o f   b u s i n ess   g o als.        T ab le  1 .   B u s in e s s   g o als co v er ag e       B G 1   B G 2   B G 3   B G 4   B G 5   B G 6   B G 7   B G 7   B G 8   B G 9   B G 1 0   P1                         P2                         P3                         P4                         P5                             A cc o r d in g   to   th p r io r it y   o b j e ctiv es p r ese n ted   in   s ec tio n   3 ,   th r esu l ts   o f   ea c h   o b j ec tiv ar s h o w n   i n   T ab le  2.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   2 A p r il 2 0 1 8   :   1 1 0 2     1111   1108   T ab le  2 .   Dec is io n   Ma tr ix       No r m a lize  th co m p u tatio n   o f   ea ch   o b j ec tiv e,   th r esu lt i s   s h o w n   in   T ab l 3 .       T ab le  3 .   No r m al ized   Dec is io n   Ma tr ix       C alcu late  th p r io r itizatio n   v al u o f   ea ch   p r o j e ct  w it h   th s ix   o b j ec tiv es,  Fi g u r e   2   s h o w s   th r esu lts :           Fig u r 2 .   C o m p ar is o n   o f   r es u l ts       As  it  i s   s h o w n   in   Fi g u r e   2 ,   I T   p r o j ec P 4   ca n   ac h iev h ig h   b en ef it  w it h   m in i m a p a y b ac k   p er io d ,   b u it  co v er   less   b u s in e s s   g o als  t h an   t h o th er   I T   p r o j ec ts .   T h u s ,   h i g h   b en ef it  co s r atio   d o esn g u ar an tee  h i g h   b u s in e s s   g o als  co v er ag e.   T h o p ti m al  ef f icien c y   ca n n o b o b tain ed   b y   o n l y   o n o b j ec tiv e,   th at s   ca lls   f o r   in te g r ati n g   m u ltip le  o b j ec tiv es in   o r d er   to   m ee t I T   p r o j ec t p o r tf o lio   s tr at eg ic  g o al s   b etter .     C alcu late  th s in g le  o b j ec tiv f   b ased   o n   th w ei g h ted   s u m     f ( p 1 ) =1 /6 * 0 .   3   1 /6 * 0 . 0 8 3   +   1 /6 * 0 . 2 1 4   1 /6 * 0 . 1 6 6   1 /6 * 0 . 1 6 6   1 /6 * 0 . 2 5 5   = 0 . 2 2 4   f ( p 2 ) 1 /6 * 0 .   2 5   1 /6 * 0 . 1 6 6   1 /6 * 1 4 2   1 /6 * 0 . 2 2 2   1 /6 * 0 . 1 6 2   1 /6 * 0 . 2 0 9   = 0 . 1 9 2   f ( p 3 ) =   1 /6 * 0 .   2   1 /6 * 0 . 2 5   1 /6 * 0 . 2 5   1 /6 * 0 . 1 6 6   1 /6 * 0 . 3 2 4   1 /6 * 0 . 2 7 9   =0 . 2 4 5   f ( p 4 ) 1 /6 * 0 .   0 5   1 /6 * 0 . 3 3 3   1 /6 * 0 . 1 4 2   1 /6 * 0 . 3 3 3   1 /6 * 0 . 1 0 8   1 /6 * 0 . 0 9 3   0 . 1 7 6   f ( p 5 ) 1 /6 * 0 .   2   1 /6 * 0 . 1 6 6   1 /6 * 0 . 2 5   1 /6 * 0 . 1 1 1   1 / 6 * 0 . 0 8 1   1 /6 * 0 . 1 6 2   0 . 1 6 1     W s o r t th p r o j ec t b y   f ,   th o b tain ed   o r d er   is   P {p 3 ,   p 1 ,   p 2 ,   p 3 ,   p 4 ,   p 5 } .     5 . 2 .   E v a lua t io n o f   t he  P ro po s ed  Alg o rit h m     Du to   t h eir   li m ited   r eso u r ce s ,   SME s   ca n n o p r o ce ed   m u l tip le  p r o j ec ts   s i m u lta n eo u s l y .   T h u s ,   t h e   w a y   I T   p r o j ec ts   ar r an k ed   i n   p r o j ec p o r tf o lio   r em ai n s   c r itical  an d   i m p ac t   th e   s u cc es s   o f   SME   s tr ateg y   d ep lo y m en t.    I n   th i s   p ap er ,   w ar i n ter ested   in   th f o llo w i n g   r esear c h   q u e s tio n s   a.   [ Q1 ] : c an   m u lti - o b j ec tiv I T   p r o j ec p r io r itizatio n   im p r o v t h SME   s tr ate g y   d ep lo y m e n t?     AS   B C R   N I B   PB   R   C   P1   0 . 3   5   6   1 / 2   1 / 1 0 0   11   P2   0 . 2 5   10   4   1 / 1 . 5   1 / 2 0 0   9   P3   0 . 2   15   7   1 / 2   1 / 1 0 0   12   P4   0 . 0 5   20   4   1 / 1   1 / 3 0 0   4   P5   0 . 2   10   7   1 / 3   1 / 4 0 0   7     AS   B C R   N I B   PB   R   C   P1   0 . 3   0 . 0 8 3   0 . 2 1 4   0 . 1 6 6   0 . 3 2 4   0 . 2 5 5   P2   0 . 2 5   0 . 1 6 6   0 . 1 4 2   0 . 2 2 2   0 . 1 6 2   0 . 2 0 9   P3   0 . 2   0 . 2 5   0 . 2 5   0 . 1 6 6   0 . 3 2 4   0 . 2 7 9   P4   0 . 0 5   0 . 3 3 3   0 . 1 4 2   0 . 3 3 3   0 . 1 0 8   0 . 0 9 3   P5   0 . 2   0 . 1 6 6   0 . 2 5   0 . 1 1 1   0 . 0 8 1   0 . 1 6 2   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 88 - 8708       Mu lti - o b jective   I T P r o ject  S elec tio n   Mo d el  fo r   I mp r o vin g   S ME  S tr a teg Dep lo yme n t   ( A b ir   E l Ya ma mi )   1109   b.   [ Q2 ] h o w   d o   v ar io u s   I T   p r o ject  p r io r itizatio n   o b j ec tiv es  p r esen ted   in   s ec tio n   3   co m p ar to   o n e   an o th er   i n   ter m s   o f   ef f ec t s   o n   r ate  o f   b u s i n ess   g o als r ea lized ?   T h class ical  m etr ics  u s ed   f o r   ca lcu lati n g   p r o j ec p r io r ity   ar b ased   o n   f in a n cial  ter m s   ( b e n ef it  co s t   r atio ,   p ay b ac k   p er io d …)   o r   b ased   o n   th i s o lated   p er f o r m a n ce   o f   p r o j ec ts .   T h ese  m e tr ics   ca n n o s u p p o r th e   d ep lo y m en o f   t h co r p o r ate  s tr ateg y .   T o   o v er co m t h is   p r o b lem ,   I T   p r o j ec alig n m e n t   h as  e m er g ed   as  a   cr itical  o b j ec tiv e.     T h m ec h an is m s   to   en s u r t h v alid it y   o f   I T   p r o j ec alig n m en ar r ar ely   i m p le m en ted   in   p r ac tice.   T h u s ,   w h a v p r o p o s ed   a   n ew   ap p r o ac h   f o r   q u an tify i n g   I T /B u s i n es s   p r o j ec alig n m e n ( A li g n m en s co r e) .   I t   m a y   h ap p en   t h at  s o m b u s in e s s   g o al s   ar n o co v er ed   b y   an y   s elec ted   I T   p r o j ec t.  Fo r   b ala n cin g   t h p o r tf o lio ,   w e   h a v ad d ed   n e w   m e tr ic  f o r   ca lc u lati n g   b u s i n es s   g o al s   co v er a g e.   Fi n all y ,   w h av e   p r o p o s ed   m u lti - o b j ec tiv alg o r it h m   f o r   s u p p o r tin g   t h au to m atic   s elec t io n   o f   I T   p r o j ec ts .   I n   o r d e r   to   m ea s u r th e   ef f ec tiv e n e s s   o f   o u r   alg o r it h m ,   w m ea s u r t h p er ce n ta g o f   I T   p r o j ec r ea lized   ag ain s p er ce n ta g o f   b u s i n ess   g o als ac h ie v ed .     T o   ad d r ess   o u r   r esear ch   q u est io n s ,   m etr ic  is   r eq u ir ed   to   ass es s   an d   co m p ar th ef f ec ti v en e s s   o f   v ar io u s   p r o j ec t p r io r itizatio n   tech n iq u es.  T h is   m etr ic  p la y s   t h r o le  o f   th f u n ctio n   f   p r ese n ted   in   d ef in i tio n   1 .     As  m ea s u r o f   h o w   r ap id l y   p r io r itized   I T   p r o j ec s u ite   a ch iev e s   t h e   co r p o r ate  b u s in e s s   g o als,   w u s a   w ei g h ted   av er a g o f   t h e   p er ce n tag e   o f   b u s i n es s   g o als  ac h iev ed   ( A P B G) .   T h is   m etr i v al u es   r an g f r o m   0   to   1 0 0 .   Hig h er   A P B n u m b er s   m ea n   f aster   b u s i n ess   g o als  ac h iev ed .   Fi g u r 3   p r e s en t s   th r e s u l ts   o f   ca lcu latio n   o f   A P B w h e n   p er f o r m i n g   p r o j ec p o r tf o lio   b ased   o n   s i n g le  o b j ec tiv es  a n d   w h e n   u s i n g   th e   m u lti - o b j ec tiv ap p r o ac h .         Fig u r 3 .   C o m p ar is o n   o f   r es u l ts       As  it  i s   s h o w n   i n   Fi g u r e   3 ,   th m u l ti  o b j ec tiv p r io r itizatio n   p r o p o s ed   alg o r ith m   is   b ett er   th an   th e   o th er s   i n   ter m s   o f   h o w   r ap id ly   t h b u s i n es s   g o als   ar ac h ie v ed   o v er   t h e   li f o f   p r o j ec p o r tf o lio .   T h ar ea   u n d er   t h c u r v r ep r ese n ts   th e   w e ig h ted   a v er ag o f   t h p er ce n tag e   o f   b u s i n es s   g o als  ac h ie v ed   o v er   t h li f o f   p r o j ec p o r tf o lio .   T h r esu lt s   i n d icate   t h at  t h e   p r o p o s ed   a lg o r ith m   lead   to   i m p r o v ed   r at o f   b u s i n es s   g o als   ac h iev e m e n t   i n   co m p ar is o n   to   s in g le  o b j ec tiv I T   p r o j ec p r i o r itizatio n .     5 . 3 .   Dis cu s s io n o f   Resul t s   W ith   t h ai m   o f   i n cr ea s i n g   th ac cu r ac y   o f   p r o j ec p r io r itiz atio n   a n d   m a x i m izi n g   t h p r o b ab ilit y   o f   th p r o j ec p o r tf o lio   s u cc es s   i n   s m al s ca le   en v ir o n m e n t,  t h i s   p ap er   p r o p o s ed   m u lti - o b j ec tiv al g o r it h m   f o r   s u p p o r tin g   SME   s tr at e g y   d e p lo y m e n tr o u g h   p r o j ec p o r tf o l io s .   I n   f ac t,  th SME   e n v ir o n m e n t   is   to tall y   d if f er e n t f r o m   th a t o f   lar g co m p a n ie s ,   s o   th co n ce p t o f   p o r tf o lio   m a n a g e m e n n ee d   to   b r e - co n s id er ed .   T h p r o p o s ed   m etr ic s   p r esen t ed   in   th e   liter at u r f o r   ca lcu la tin g   p r o j ec p r i o r ity   h a v b ee n   cr iticized   f o r   n o s u p p o r tin g   t h d ep lo y m en o f   t h co r p o r ate  s tr ateg y th er is   lack   o f   m e tr ics  t h a tak i n to   ac co u n t   th i n ter d ep en d en cie s   b et w ee n   p r o j ec ts   th at  t h p o r tf o lio   is   co m p o s ed   o f .   P r o j ec p r i o r ity   is   ca lcu lated   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  8 ,   No .   2 A p r il 2 0 1 8   :   1 1 0 2     1111   1110   s ep ar atel y   w it h o u ta k i n g   in to   co n s id er atio n   t h in ter ac ti o n   b et w ee n   p r o j ec ts .   Fu r th er ,   th e r is   n o   m ec h a n is m   f o r   en s u r in g   t h at  th s elec ted   I T   p r o j ec t p o r tf o lio   co v er s   all  th b u s i n e s s   g o al s   th a t it  h a s   b ee n   d esig n ed   f o r .   T o   f ill  th i s   g ap ,   w h a v i n tr o d u ce d   t h co n ce p t   o f   m u lti - o b j ec tiv o p ti m iza tio n   to   th e   p r o b lem   o f   p r o j ec p o r tf o lio   b alan ce ,   b y   p r o v id in g   m u lti - o b j ec tiv alg o r ith m   f o r   th au to m atic  s e lec tio n   o f   I T   p r o j ec ts .   As  m atter   o f   f ac t,  s e v er al  ele m en ts   w h ic h   h av e   r e m ar k ab le  i m p ac o n   a f f ec tin g   t h e   p r o ject  p o r tf o lio   s u cc e s s   h as b ee n   ta k e n   in to   a cc o u n t to   en s u r es th r ap id l y   ac h ie v e m en t o f   m ax i m a l b u s i n es s   g o al s .   a.   A li g n m en t   Sco r e:  w h a v p r o p o s ed   th is   m etr ic   to   id en tify   t h s tr ateg ic   in ter d ep en d en cies   b et w ee n   I T   p r o j ec ts   an d   ca lcu late  th al ig n m en s co r o f   ea c h   p r o j ec w ith   th s tr ate g ic  o b jectiv e   d esire d   b y   th i m p le m e n tatio n   o f   p r o j ec t p o r tf o lio .   b.   B en ef it  C o s R atio ,   I n ta n g ib le   b en ef i ts ,   P a y b ac k   p er io d   an d   P r o j ec R is k t h e s m e tr ics  h a s   b ee n   s elec ted   f r o m   late s t r esear ch e s   to   ca lcu late  th p r o j ec t r is k /v alu e.     c.   B u s i n ess   g o als  co v er ag e w h av p r o p o s ed   th is   m etr ic  to   c alcu late  t h n u m b er   o f   b u s in e s s   g o al   co v er ed   b y   ea ch   p r o j ec t.  T h ai m   is   to   b alan ce   t h p r o j ec p o r tf o lio   b y   s e lectin g   t h p r o j e ct  w it h   th g r ea test   co v er a g a n d   th e n   s u cc e s s i v el y   ad d   th o s p r o j ec ts   th a co v er   t h m o s y et  u n c o v er ed   b u s i n ess   g o als.   I n   o r d er   to   m ea s u r th ef f ec t iv en e s s   o f   o u r   alg o r it h m ,   w h av p r o p o s ed   m ea s u r th at   ca lcu lates   th p er ce n ta g o f   I T   p r o j ec t   r ea lized   ag ai n s t   p er ce n tag e   o f   b u s in e s s   g o als   ac h ie v ed   ( A P B G) .   W h av e   ass es s ed   an d   co m p ar th e f f ec tiv e n e s s   o f   o u r   al g o r it h m   a g ai n s v ar io u s   e x is t in g   p r o j ec p r io r itizatio n   tech n iq u es.  I i s   f o u n d   t h at  o u r   p r o p o s ed   alg o r ith m   ca n   i m p r o v th r ate  o f   b u s i n ess   g o al s   ac h ie v ed   o v er   th e   lif o f   p r o j ec t p o r tf o lio   co m p ar ed   to   s in g le  o b j ec tiv es p r esen ted   in   t h liter at u r e.         6.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   in tr o d u ce d   th co n ce p t o f   m u lti - o b j ec tiv o p ti m i za tio n   to   t h p r o b lem   o f   p r o j e ct  p o r tf o lio   b alan ce .   I p r o p o s ed   n e w   p r io r itizatio n   tec h n iq u f o r   i m p r o v in g   t h r ate  o f   b u s i n es s   g o als  ac h iev ed   b a s ed   o n   s i x   o b j ec tiv es:  Alig n m e n Sco r e,   B en ef it  C o s R atio ,   I n tan g ib le  b en e f its ,   P a y b ac k   p e r io d ,   Pro j ec R is k ,   an d   B u s i n es s   g o als co v er a g e.   Fo r   co m p ar i n g   t h e f f ec ti v en ess   o f   v ar io u s   p r o j ec p r i o r itizatio n   tech n iq u es,  w h av e   d ev elo p ed   m etr ic  th at  ca lc u late  t h av er a g o f   th p er ce n ta g o f   b u s i n e s s   g o als  ac h ie v ed   ( A P B G) ,   it  s h o w s   h o w   r ap id l y   p r io r itized   I T   p r o j e ct  s u ite  a ch iev e s   t h co r p o r ate  b u s in ess   g o als.    T h p r o p o s ed   I T   p r o j ec p r io r it y   ca lc u lat io n   tec h n iq u e   is   v a lid ated   b y   an a l y s i n g   p o r tf o li o   o f   5   I T   p r o j ec ts ,   w h a v s i m u lated   s ev er al  tec h n iq u es  f o r   p r io r itizin g   I T   p r o j ec ts   an d   ex am i n ed   th eir   r elati v e   ab ilit ies to   i m p r o v h o w   q u ick l y   b u s in e s s   g o als ca n   b ac h ie v ed   o v er   th li f o f   p r o j ec t p o r tf o lio .   R es u lts   o b tain ed   r ev ea l   th a t h p r o p o s ed   alg o r ith m   lead   to   i m p r o v ed   r ate  o f   b u s i n es s   g o als  an d   t h at   s in g le  o b j ec tiv e   b ased   p r io r ity   is   n o t a l w a y s   e f f ic ien t a n d   ca n n o t s u p p o r t th co r p o r ate  s tr a teg y   d ep lo y m e n t.       RE F E R E NC E   [1 ]   E.   D.  B.   R .   & .   C.   R.   M o ra e s,  " P r o jec P o rtf o li o   M a n a g e m e n t   u sin g   A HP , "   2 0 0 1 .     [2 ]   C.   V e n n in g ,   M a n a g in g   p o rtf o li o o f   c h a n g e   w it h   M S P   f o p ro g ra m m e s   a n d   P RINCE 2   f o p ro jec ts,   L o n d o n T h e   S tatio n a ry   Off ic e ,   2 0 0 7 .     [3 ]   P .   M .   In stit u te.,   T h e   sta n d a rd   f o p o rtf o li o   m a n a g e m e n (2 n d   e d . ),   Ne w to w n   S q u a re ,   2 0 0 8 b .     [4 ]   A ’a n g   S u b iy a k to ,   A b d .   Ra h m a n   A h lan ,   " Im p le m e n tatio n   o f   In p u t - P r o c e ss - Ou tp u M o d e l   f o M e a su rin g   In f o rm a ti o n   S y ste m   P ro jec S u c c e ss , "   T EL KOM NIKA  ( T e le c o mm u n ica ti o n   Co m p u t in g   El e c tro n ics   a n d   C o n tr o l) v o l.   1 2 ,   n o .   7 ,   p p .   5 6 0 3 - 5 6 1 2 ,   2 0 1 4 .   [5 ]   L .   F .   & .   S .   A .   A larc o n ,   " Per fo rm a n c e   me a su rin g ,   b e n c h ma rk in g   a n d   mo d e li n g   o p r o jec p e rfo rm a n c e ,"   i n   P r o c e e d in g s o f   th e   5 th   I n tern a ti o n a Co n f e re n c e   o f   th e   In tern a ti o n a l   G ro u p   f o L e a n   Co n stru c ti o n . ,   1 9 9 6 .     [6 ]   S .   A .   J.  A .   R.   K.  S .   P il lai,   "   P e rf o rm a n c e   m e a su re m e n o f   R& D   p ro jec ts  in   a   m u lt i - p ro jec t,   c o n c u rr e n e n g in e e rin g   e n v iro n m e n t, "   In ter n a ti o n a J o u r n a o Pr o jec M a n a g e me n t ,   p .   1 6 5 1 7 7 ,   2 0 0 2 .     [7 ]   T. - J.  S .   Ha p o n a v a ,   "   Id e n ti fy in g   k e y   p e rf o r m a n c e   in d ica to rs  f o u se   in   c o n tr o o f   p re - p ro jec sta g e   p ro c e ss   in   c o n stru c ti o n , "   I n ter n a t io n a l   J o u r n a l   o Pr o d u c ti v it y   a n d   Per fo rm a n c e   M a n a g e me n t ,   p p .   5 8 ,   1 6 0 1 7 3 ,   2 0 0 9 .     [8 ]   T .   G .   Lec h ler  a n d   D.  Dv ir,   "   A n   a lt e rn a ti v e   ta x o n o m y   o f   p ro jec m a n a g e m e n stru c tu re s:  L in k in g   p ro jec m a n a g e m e n t   stru c tu re s an d   p r o je c su c c e ss , "   IEE T ra n sa c ti o n o n   En g i n e e rin g   M a n a g e m e n t ,   p p .   1 9 8 - 2 1 0 ,   2 0 1 0 .     [9 ]   A b ir  EL   Y A M A M e a l. ,   " R e p re se n ti n g   IT   P ro jec ts  Risk   M a n a g e m e n Be st  P ra c ti c e a s   a   M e ta m o d e l, "   En g i n e e rin g ,   T e c h n o l o g y   &   Ap p li e d   S c ien c e   Res e a rc h ,   v o l .   7 ,   n o .   5 ,   p p .   2 0 6 2 - 2 0 6 7 ,   2 0 1 7 .   [1 0 ]   R.   G .   Co o p e r ,   S .   J.   Ed g e tt   a n d   E.   J.  Kle in sc h m id t ,   P o r tf o li o   m a n a g e n f o n e w   p ro d u c ts. ,   NY P e rse u s Bo o k s,  1 9 9 8 .     [1 1 ]   H.  M a rk o w it z ,   " P o rtf o li o   S e lec ti o n , "   T h e   J o u rn a o Fi n a n c e ,   1 9 5 2 .     [1 2 ]   El   Ya m a m i,   A .   e a l. ,   T o w a rd   a   n e mo d e l   fo t h e   g o v e rn a n c e   o o rg a n iza t io n a l   tra n sfo rm a ti o n   p r o jec t b a se d   o n   mu lt i - a g e n ts  sy ste ms ,   In   In telli g e n S y ste m s:   T h e o ries   a n d   A p p li c a ti o n (S IT A ),   2 0 1 6   1 1 t h   In tern a ti o n a l   Co n f e re n c e   o n   (p p .   1 - 6 ) .   IEE E ,   2 0 1 6 .   [1 3 ]   Y.  R.   Ch a n ,   " IT   a li g n m e n t;   w h a h a v e   w e   lea rn e d ? , "   J o u rn a o i n f o rm a ti o n   tec h n o l o g y ,   p p .   2 9 7 - 3 1 5 ,   2 0 0 7 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2 0 88 - 8708       Mu lti - o b jective   I T P r o ject  S elec tio n   Mo d el  fo r   I mp r o vin g   S ME  S tr a teg Dep lo yme n t   ( A b ir   E l Ya ma mi )   1111   [1 4 ]   Am m y   Am e li a   F a i sa l,   Cu ti f a   S a fit ri,   A b d u Ra h m a n   A h m a d   Da h lan ,   " V a lu e - Driv e n   A p p r o a c h   f o P r o jec S u c c e ss   a n d   Ch a n g e   M a n a g e m e n in   M a lay sia n   In stit u ti o n s o f   Hig h e L e a rn in g   (IHL ), "   In ter n a ti o n a J o u rn a l   o In f o rm a ti c s   a n d   Co mm u n ica t io n   T e c h n o l o g y   ( IJ - ICT ) ,   v o l.   2 ,   n o .   2 ,   p p .   7 9 - 8 4 ,   2 0 1 3 .   [1 5 ]   F .   R.   L .   R.   Be rg e ro n ,   " F it   in   stra teg ic  in f o r m a ti o n   tec h n o l o g y   m a n a g e m e n re se a rc h a n   e m p iri c a c o m p a riso n   o f   p e rsp e c ti v e s,"   O m e g a ,   2 0 0 1 .     [1 6 ]   R.   S .   S .   C.   - M .   H.   M .   M .   J.  W .   - J.  Ch e n ,   " A li g n in g   in f ir m a ti o n   te c h n o l o g y   a n d   b u si n e ss   stra teg y   w i th   a   d y n a m ic   c a p a b il it ies   p e rsp e c ti v A   lo n g it u d i n a stu d y   o f   a   tai wa n e se   S e m ico n d u c to Co m p a n y , "   In ter n a ti o n a j o u rn a o f   in fo rm a ti o n   ma n a g e me n t ,   2 0 0 8 .     [1 7 ]   A .   B.   M .   & .   H.  F .   En g e len ,   " En g e len ,   A . ,   Bre tt e l,   M . ,   &   He in e m a n n ,   F .   (2 0 1 0 ).   T h e   a n tec e d e n ts  a n d   c o n s e q u e n c e s   o f   a   m a rk e o rien tatio n T h e   m o d e ra ti n g   ro le  o f   o rg a n isa ti o n a li f e   c y c l e s,"   J o u rn a o M a rk e ti n g   M a n a g e me n t 2 0 1 0 .     [1 8 ]   G .   S .   & .   L .   A .   L .   Ke a rn s,  " th e   im p a c o f   in d u stry   c o n tex tu a f a c t o rs  o n   IT   f o c u a n d   th e   u se   o f   IT   f o c o m p e ti ti v e   a d v a n tag e , "   in f ir m a ti o n   &   m a n a g e m e n t,   2 0 0 4 .     [1 9 ]   G .   R.   K.  & .   S .   C.   S .   P re m k u m a r,   " In f o r m a ti o n   p ro c e ss in g   v iew   o f   o rg a n iza ti o n s:  A n   e x p lo ra to ry   e x a m in a ti o n   o f   f it   in   t h e   c o n tex o f   in tero rg a n iza ti o n a re latio n sh ip s,"   J o u r n a l   o f   M a n a g e me n I n fo rm a ti o n   S y ste ms ,   2 0 0 5 .     [2 0 ]   V .   K.   J.  A .   K.  & .   L .   R.   E.   u rk u lai n e n ,   " Org a n izin g   in   th e   c o n tex o f   g lo b a l - b a se d   f ir m T h e   c a s e   o f   sa les - o p e ra ti o n   in terf a c e , "   In d u strial  M a r k e ti n g   M a n a g e m e n t,   2 0 1 3 .     [2 1 ]   M .   A .   L a n g le y ,   " T h e   stra teg ic i m p a c o f   p ro jec ts  i d e n ti f y   b e n e f it s to   d e riv e   b u sin e ss   re su lt s,"   P M I ,   2 0 1 6 .   [2 2 ]   O.  P .   B.   S .   A .   P a ji ć ,   " Re p re se n ti n g   IT   P e rf o rm a n c e   M a n a g e m e n a M e tam o d e l, "   In ter n a t i o n a J o u rn a o f   COm p u ter s Co mm u n ica ti o n s &   c o n tro l ,   2 0 1 4 .     [2 3 ]   IS A C A ,   "   T h e   b u sin e ss   c a se   g u id e   u sin g   V a IT   2 . 0 , , "   2 0 1 0 .   [2 4 ]   G .   N.  A .   a .   A .   A .   Eco n o m id e s,  " d e c isio n   a n a ly sis  f ra m e w o rk   fo p rio ri ti z in g   a   p o rtf o li o   o f   ICT  in f ra stru c tu re , "   2 0 0 8 .     [2 5 ]   D.  Z.   M il o se v ic,  P ro jec M a n a g e m e n T o o lb o x T o o ls  a n d   T e c h n iq u e f o th e   P ra c ti c in g   P ro jec t   M a n a g e r,   Ne Je rse y Jo h n   W il e y   &   S o n s,  2 0 0 3 .     [2 6 ]   S .   T .   W .   a .   J.   M .   J.  D .   L in t o n ,   " An a ly sis,  ra n k in g   a n d   se lec ti o n   o f   R& p ro jec ts  i n   a   p o r tf o li o , "   R& M a n a g e m e n t,   v o l.   v o l.   3 2 ,   2 0 0 2 .     [2 7 ]   S .   K.  G .   a .   T .   M a n d a k o v ic,  " Co n te m p o ra ry   a p p ro a c h e to   R& p r o jec se lec ti o n a   li tera tu re   se a rc h , "   M a n a g e me n t   o R& D a n d   En g in e e rin g ,   p p .   6 7 - 8 7 ,   1 9 9 2 .     [2 8 ]   F .   G .   a .   N.  P .   A rc h e r,   " " P ro jec p o rtf o li o   se lec ti o n   t h ro u g h , "   De c isio n   S u p p o rt S y ste ms ,   v o l.   2 9 ,   p p .   5 8 - 7 3 ,   2 0 0 0 .     [2 9 ]   M .   No w a k ,   " P ro jec p o r tf o li o   se lec ti o n   u sin g   i n tera c ti v e   a p p ro a c h , "   in   Pr o c e d ia   En g in e e rin g ,   2 0 1 3 .     [3 0 ]   A .   Zap a ta,  " A re   Yo u IT   a n d   S tra teg ic Bu sin e ss   G o a ls  A li g n e d , "   IS A C A . OR G ,   2 0 1 6 .   [3 1 ]   T .   Zo ro ro ,   " Driv in g   En terp rise   IT   S trate g y   A li g n m e n a n d   Cre a ti n g   V a lu e   Us in g   th e   COBIT  5   Go a ls  Ca sc a d e , "   IS A C A ,   3 0   1 1   2 0 1 5 .     [3 2 ]   D.  N.  Ro b e rt  Ka p lan ,   T h e   Ba lan c e d   S c o re c a rd ,   B o sto n M A Ha rv a rd   Bu si n e ss   S c h o o P re ss ,   1 9 9 6 .     [3 3 ]   P M I,   " P M BOK ®  G u id e   a n d   S ta n d a rd s,"   [ O n li n e ].   A v a il a b le:  ww w.p m i. o rg /p m b o k - g u id e - sta n d a rd s.   [3 4 ]   S .   K.  P a n d e y ,   K.  M u sta f a ,   " A   C o m p a ra ti v e   S tu d y   o f   Risk   As se s s m e n M e th o d o l o g ies   f o In f o r m a ti o n   S y ste m s,"   Bu ll e ti n   o f   El e c trica E n g in e e rin g   a n d   I n fo rm a t ics ,   v o l.   1 ,   n o .   2 ,   p p .   1 1 1 - 1 2 2 ,   2 0 1 2 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.