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Markus Baumgartner

• Agile Teams sind dafür verantwortlich, den Fortschritt von Entwicklungsleistungen zu berichten. Für Unternehmen in der Softwareentwicklungsbranche ist jedoch häufig auch die Verfolgung von Arbeitszeiten von Bedeutung. Neben oftmals regulatorischen Vorgaben zur Aufzeichnung von Dienstzeiten kann die Dokumentation von Arbeitszeiten auch Aufschluss über die Entwicklungskosten geben und zur Steuerung von Projekten genutzt werden. Mit dem Projektsteuerungsinstrument Earned Value Management können zur Laufzeit projektbezogene Kennzahlen kalkuliert werden, welche auf dem Fortschritt und den Kosten zum betrachteten Zeitpunkt basieren. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Untersuchung von Earned Value Management in agilen Softwareunternehmen. Dabei soll festgestellt werden, inwieweit das Instrument einen positiven Effekt auf die Steuerung von Projekten, welche mit agilen Methoden geführt werden, hat. Darüber hinaus sollen die Rahmenbedingungen für einen Einsatz ermittelt werden. Im theoretischen Teil dieser Arbeit wird mit der Beschreibung der agilen Grundsätze sowie von Vorgehensmodellen und Frameworks eine Einführung in die agile Softwareentwicklung gegeben. Darüber hinaus wird im Theorieteil das Thema Projektsteuerung behandelt und das Instrument Earned Value Management näher erläutert. Die Vorgehensweise dieser Arbeit orientiert sich an das Design Science Research Paradigma, welches die Entwicklung und Evaluierung eines Artefaktes vorsehen. Basierend auf der theoretischen Auseinandersetzung mit facheinschlägiger Literatur wurde im empirischen Teil dieser Arbeit ein Artefakt in Form eines Prototyps erstellt, welcher die kennzahlenbasierte Steuerung von agilen Softwareprojekten mittels Earned Value Management ermöglicht. Zur Evaluierung des Prototyps wurden fünf Expertinnen und Experten aus unterschiedlichen Softwareunternehmen befragt. Aus den Interviews konnten Ergebnisse im Hinblick auf mögliche Anwendungsgebiete, Restriktionen und Erweiterungsmöglichkeiten abgeleitet werden. Die Ergebnisse haben gezeigt, dass Earned Value Management vor allem in Unternehmen mit geringer Teamanzahl und hoher Planungssicherheit eingesetzt werden kann. Kurzfristige Änderungen des Projektplans führen jedoch dazu, dass die Vorhersagen des Modells an Aussagekraft verlieren.
• In the software development industry, agile teams typically need to report on the progress of a project. The often legally required recording of working hours can also provide information about development costs and can be used to control projects. Earned Value Management is a project management tool for calculating project-related key figures and creating forecasts at runtime. It is based on progress and cost-related data that teams collect in their daily business. The aim of this work is to determine the extent to which the instrument has a positive effect on the management of projects that are run using agile methods. For this purpose, the project management tool Earned Value Management, and its application areas in agile environments are examined in more detail. The theoretical part of this thesis provides an introduction to agile software development with a description of the agile principles and selected process models. Furthermore, the theoretical part deals with the topic of project control with its essential tasks and reporting methods. The procedure of this work is based on a design-scientific approach that aims at developing and evaluating an artefact. The artefact created in the context of this work is a prototype that uses the methods of Earned Value Management to enable the management of agile projects based on progress and cost-related data. Five experts from different software companies were interviewed to evaluate the prototype. From those interviews, areas of application, restrictions and expansion could be derived. The results have shown that Earned Value Management can be used primarily in companies with a small number of teams and a high level of planning security. Furthermore, short-term changes in the project plan cause the model’s predictions to lose validity.