Get the right products to market. Own every decision that got them there.

Det är oftast inte strukturen som är problemet. &Portföljgranskningsgrupper, Stage-Gate-kommittéer, kvartalsvisa investeringsgranskningar, månatliga programgranskningar – de flesta organisationer inom forskning och utveckling (R&D) har redan sådana. Det är uppgifterna i grunden som är problemet. Besluten fattas i mötesrummet, och därefter ägnar teamen de kommande två veckorna åt att stämma av det som godkänts mot vad som faktiskt levereras inom teknik, inköp och regelverk.

&Planview ger portföljgranskningsgruppen, Stage-Gate-ansvariga och ledningen inom forskning och utveckling (R&D) en samlad översikt över investeringar i projektpipeline, kapacitet och resultat – som redan är förberedd inför granskningen, inte något som måste sammanställas veckan innan. Besluten vid olika milstolpar övergår från att vara eskalerade till att bli rutinmässiga, fokuset på finansieringen bibehålls fram till lanseringen, och ledningsgruppen får en inblick i vad utvecklingsgrupperna arbetar med.

Det handlar om bedömningsfrågor, och så bör det förbli. Det som bromsar dem är arbetet med att sammanställa underlaget: att sammanföra resultatutvecklingen, den resursanvändningen och alternativkostnaden för omplacerad teknikpersonal i en sammanhängande och hållbar översikt – och det tillräckligt snabbt för att kunna vidta åtgärder redan under processens gång.

Planview hjälper ledare inom forskning och utveckling (&D) att strama upp projektportföljen och hålla den välstrukturerad. Thermo Fisher Scientific har standardiserat data från sitt R&&D-portfölj inom olika produktutvecklingsprogram och minskat den manuella rapporteringen med upp till 95% , vilket gör att ledningen kan utvärdera investeringar snabbare utifrån realtidsdata.

Sikt under flygningen baseras på en realtidsmodell, inte på en efterkonstruerad modell. När data om projektflödet, kapacitet, ekonomi och resultat samlas i en enda källa kan ledningen ta fram en översikt över projektportföljen på morgonen inför genomgången, och siffrorna stämmer överens med de uppgifter som teknik-, myndighets- och leveransavdelningarna arbetar utifrån. Här presenteras både ledande indikatorer för måluppfyllelse och efterföljande resultat, vilket gör att diskussionen kan övergå från att förklara avvikelser till att besluta om vilka åtgärder som ska vidtas.

Planview tillhandahåller den interaktiva modellen. NuVasive har förbättrat översikten över den komplexa utvecklingen av medicintekniska produkter, vilket gör det möjligt att upptäcka problem i ett tidigare skede och förkorta cykeltiden från start till mål. På så sätt kan ledningen granska produktportföljen under utvecklingsprocessen, inte först efter lanseringen.

En systematisk anpassning bygger på en modell som ligger över PLM, ERP och verktygskedjan för konstruktion, inte på ett annat system som ersätter dem. Teamen fortsätter att arbeta där de brukar, medan ett sammanlänkat system för strategi, finansiering, kapacitet och resultat hämtar information från dessa system, så att omplaneringen sker utifrån aktuella data istället för i krisläge.

Planview tillhandahåller den här funktionen genom 60samt direktintegrationer med PLM-system (Teamcenter, Windchill, ENOVIA), ERP-system (SAP, Oracle), konstruktionsverktyg och projektsystem. NIO använde Planview Hub för att koppla samman R&&D-processer mellan leverantörer, affärsdata och tekniska verktyg utan att behöva byta ut dem, vilket automatiserade spårbarheten avseende regelefterlevnad och förkortade projektleveranstiderna.

Att reglera AI inom R&D innebär att behandla agenter som vilken annan resurs som helst: med ett fastställt befogenhetsområde, tilldelade kostnader och ansvarsskyldighet gentemot en människa, samt de risker gällande immateriella rättigheter, regelefterlevnad och säkerhet som R&D medför på ett unikt sätt. Agentens beräkningsresurser och tokenförbrukning måste hänföras till det pipeline-program som den stöder, och varje autonom åtgärd måste ha en ansvarig.

&Planviews agentresurshantering styr AI-agenterna på samma sätt som den hanterar mänskliga resurser, där alla kostnader hänförs till ett specifikt pipeline-program och varje åtgärd kan spåras tillbaka till en mänsklig beslutsfattare. Samma modell genomför ersättningsscenarier för hela portföljen för att prognostisera avkastningen på investeringen för olika kombinationer av mänsklig personal och agenter innan beslut fattas.

Gartner förutspår att 40% av företagsapplikationer kommer att använda uppgiftsspecifika AI-agenter senast i slutet av 2026. För R&D är ledningen av den blandade personalstyrkan – och de risker inom immateriella rättigheter, regelefterlevnad och säkerhet som detta medför – den nya uppgiften.