New product development projects evaluation under time uncertainty

• Main Authors: Thiago Augusto de Oliveira Silva, Leonardo P. Santiago
• Format: Article
• Language: English
• Published: Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional 2009-12-01
• Series: Pesquisa Operacional
• Subjects: decisão sob incerteza; programação dinâmica; simulação de Monte Carlo; gerenciamento de projetos; projetos de P&D; decision under uncertainty; dynamic programming; Monte Carlo simulation; project management; R&D projects
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-74382009000300003
• ISSN: 0101-7438; 1678-5142

The development time is one of the key factors that contribute to the new product development success. In spite of that, the impact of the time uncertainty on the development has been not fully exploited, as far as decision supporting models to evaluate this kind of projects is concerned. In this context, the objective of the present paper is to evaluate the development process of new technologies under time uncertainty. We introduce a model which captures this source of uncertainty and develop an algorithm to evaluate projects that incorporates Monte Carlo Simulation and Dynamic Programming. The novelty in our approach is to thoroughly blend the stochastic time with a formal approach to the problem, which preserves the Markov property. We base our model on the distinction between the decision epoch and the stochastic time. We discuss and illustrate the applicability of our model through an empirical example.<br>O tempo de desenvolvimento é um dos fatores-chave que contribuem para o sucesso do desenvolvimento de novos produtos. Apesar disso, o impacto da incerteza de tempo no desenvolvimento tem sido pouco considerado em modelos de avaliação e valoração deste tipo de projetos. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo avaliar projetos de desenvolvimento de novas tecnologias mediante o tempo incerto. Introduzimos um modelo capaz de captar esta fonte de incerteza e desenvolvemos um algoritmo para a valoração do projeto que integra Simulação de Monte Carlo e Programação Dinâmica. A novidade neste trabalho é conseguir integrar meticulosamente o tempo estocástico a uma estrutura formal para tomada de decisão que preserva a propriedade de Markov. O principal ponto para viabilizar este fato é distinção entre o momento de revisão e o tempo estocástico. Ilustramos e discutimos a aplicabilidade deste modelo por meio de um exemplo empírico.