Preisgestaltung agil-hybrider Softwareprojekte mittels Monte Carlo Simulation
- Diese Arbeit behandelt die Preisgestaltung agil-hybrider Softwareprojekte unter Zuhilfenahme der Monte-Carlo-Simulation. Das Ziel ist die Erarbeitung eines Preismodells für das ausgewählte Vorgehensmodell agil-hybrider Projekte, um darauf basierend Empfehlungen an Unternehmen aussprechen zu können. Anfänglich sind dazu generelle Begriffe zum Thema erläutert sowie grundsätzliche Arten der Preisgestaltung sowie deren Besonderheiten im IT- und Projektumfeld dargelegt. Nach der Gegenüberstellung der Vorteile und Limitationen klassischer Projektabwicklung sowie Preisgestaltung sind die Einflüsse von Komplexität und darauf reagierende agile Vorgehens- und Preisgestaltungsmodelle erläutert. Die Kombination der Vorteile beider Modelle, Vorteile der Monte-Carlo-Simulation sowie stochastische Preisgestaltungsmethoden fließen in ein Konzept für ein Preismodell ein. Die Ergebnisse der Literaturrecherche legen dazu Kostenorientierung und nicht-lineare Preisbildung nahe. Zu Erhebung der Kosten wird eine Sekundärmarktforschung sowie darauf basierende Monte-Carlo-Simulation durchgeführt. Die Ergebnisse werden anschließend durch Experten- bzw. Expertinneninterviews plausibilisiert. Es konnte ein idealtypisches Projekt dargestellt und klassifiziert werden. Die Monte Carlo Simulation hat ein stabiles Modell mit zuverlässigen Werten ergeben, welches im Rahmen des angewandten Preismodells die vollständige Kostendeckung sowie zusätzliche Kostensenkung für Change Request Management nahelegt. Die angewandte Simulation liefert zuverlässige Werte und deckt die erwarteten Werte zu Entwicklungskosten ab. Dies konnte mittels mehrerer Tests geprüft werden. Die Hypothese in Bezug auf die Normalverteilung wurde abgelehnt. Die Anwendbarkeit des Modells konnte durch zwei Experten bestärkt werden, weshalb die Anwendung des Preismodells empfohlen wird. Aufgrund von Forschungslücken in der Literatur wird weitere Forschung empfohlen. Abschließend wurde ein Grobbudget zur Einführung erstellt.
- This thesis deals with the pricing of agile-hybrid software projects with the help of Monte Carlo simulation. The goal is to develop a pricing model for the selected process model of agile-hybrid projects to be able to make recommendations to companies based on this model. Initially, general terms on the topic are explained, as well as basic types of pricing and their particularities in the IT and project environment. After comparing the advantages and limitations of classic project management and pricing, the influences of complexity and the agile process and corresponding pricing models are explained. The combination of the advantages of both models, advantages of Monte-Carlo-simulation as well as stochastic pricing methods are incorporated into a concept for a pricing model. The results of the literature review suggest cost orientation and non-linear pricing for this purpose. Secondary market research and Monte Carlo simulations based on this research are conducted to determine the costs. The results are plausibilized by experts through interviews. The results of the literature research suggest cost orientation and non-linear pricing. Secondary market research and Monte Carlo simulations based on this research are carried out to determine the costs. The results are then checked for plausibility by expert interviews. An ideal-typical project could be presented and classified. The Monte Carlo simulation resulted in a stable model with reliable values, which suggests full cost recovery as well as additional cost reduction for change request management within the applied pricing model. The applied simulation provides reliable values and covers the expected values at development cost. It was proven by several tests. The hypothesis regarding normal distribution was negated. The applicability could be confirmed by two experts, which is why the application of the pricing model is recommended. Due to research gaps in the literature, further research is recommended. Finally, a budget for implementation was calculated.