Proje karmaşıklığının ölçümlenmesine yönelik bir model önerisi
A proposal for measuring project complexity
- Tez No: 559875
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYBERK SOYER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 131
Özet
Karmaşıklık, etkileşim halinde bulunan çok sayıda ögeye sahip olmak şeklinde ifade edilmektedir. Proje karmaşıklığı ise proje sisteminde yer alan tüm elemanlar ve bunlar arasındaki ilişkiler ve bağımlılıklar olarak tanımlanabilir. Proje yönetimi; proje entegrasyon yönetimi, kapsam yönetimi, zaman yönetimi, maliyet yönetimi, kalite yönetimi, insan kaynağı yönetimi, iletişim yönetimi, tedarik yönetimi ve risk yönetimi konularına odaklanmaktadır. Proje karmaşıklığı bu başlıkların hiçbiri altında değerlendirilemeyen; ancak projelerin başarılı bir şekilde yönetilmesi ve sonuçlanmasında önemli bir etkiye sahip olan farklı bir konudur. Dolayısıyla proje karmaşıklığının, farklı birçok açıdan değerlendirilmesi gereken bir proje yönetim boyutu olarak düşünülmesi ve proje yönetim sürecinde mutlaka dikkate alınması gerekmektedir. Proje karmaşıklığının yönetilebilir hale gelmesi için proje sisteminde karmaşıklık yaratacak her bir faktörün ve etkilerinin net olarak tanımlanması ve ölçümlenmesi gerekmektedir. Tanımlanan faktörlerin etkin ve kolay bir şekilde ölçümlenebilmesi ancak faktörlerin sistematik bir şekilde bir araya getirilmesi yolu ile mümkün olmaktadır. Ayrıca bütünsel açıdan bakıldığında, bu yaklaşım, ilk bakışta tespit edilemeyen faktörlerin de ortaya çıkarılmasını mümkün hale getirmektedir. Bu sebeple proje karmaşıklığının ölçümlenmesine yönelik oluşturulmuş çerçeveler ve bu çerçevelerde yer alan boyutlar, proje karmaşıklığının tanımlanması ve ölçümlenmesi için kritiktir. Bir projenin karmaşık olup olmadığına karar vermek başlı başına karmaşık bir konudur. Proje karmaşıklığı birçok farklı aksiyon ve durumun birbiriyle etkileşiminden meydana gelir, dolayısıyla etkilerinin değerlendirilmesi oldukça zordur. Karmaşıklık için sayısal bir ölçek ihtiyacı yok gibi görünse de projenin hangi kısımlarında karmaşıklığın yer aldığını tanımlamak proje başarısında ciddi bir etki yaratacaktır. Karmaşıklığı tanımlarken“karmaşıklık”,“belirsizlik”,“risk”ve“zorluk”kavramlarını doğru bir şekilde tanımlamak ve ayırt etmek, gerçek karmaşıklık konularını belirleyebilmek için önemli bir ihtiyaçtır. Belirsizlik, sahip olunan limitli bilgi sebebiyle tahmin edilemeyen durumlardır. Risk ise, gerçekleşme olasılığı istatistiksel olarak belirlenebilen, gerçekleştiği durumda getireceği etkiler tahmin edilebilen faktörlerdir. Benzer bir diğer kavram ise zorluktur; zorluk anlaşılması, analiz etmesi ya da başa çıkması kolay olmayan faktörler için kullanılan bir kavramdır. Karmaşıklık kavramı bu üç faktörle de ilişkili, ancak üçünden de farklı bir kavramdır. Belirsizlik bilinmeyenlere, risk bilinmeyenlerle ilgili olumsuz sonuçlara odaklanırken, zorluk proje hedeflerine ulaşmadaki engellere odaklanır. Karmaşıklık ise projede var olan veya projeyi etkileyen, bilinen veya bilinmeyen durumlar, elemanlar, faktörler ve bunlar arasındaki ilişki ve bağımlılıklara odaklanır. Belirsizlik, risk ve zorluk, karmaşıklık yaratabilecek faktörlerdir. Karmaşıklığın ölçümlenmesi için genel yaklaşım, onu meydana getiren faktörlerin belirlenmesi ve bu faktörlerin göstergelere dayandırılarak ölçümlenmesi yönündedir. Karmaşıklığın doğru bir şekilde ölçümlenmesi kadar verimli bir şekilde ölçümlenmesi de önemlidir. Doğru bir ölçüm için kritik olan husus faktörlerin doğru bir şekilde belirlenmesidir. Verimliliğin sağlanabilmesi için ise belirlenen faktörlerin ilişkili gruplar altında birleştirilmesi esastır. Literatürde yer alan kaynakların hemen hepsinde karmaşıklık faktörleri, araştırmacının bakış açısı ve araştırma yapılan sektörlere göre benzer ancak farklılıklar içerecek şekilde gruplandırılmıştır. Bu yöntemle çalışmaların daha sistematik ilerlemesi ve faktörlerin daha kolay anlaşılması hedeflenmiştir. Projelerde karmaşıklığı oluşturan temel boyutlar ve alt boyutlar oluşturulduktan sonra her bir boyut ve alt boyut ile ilişkili faktörler belirlenir. Bu faktörlerin ölçümlenmesi genellikle mümkün değildir. Faktörleri ölçümlemek ancak ve ancak faktörlerle ilişkilendirilebilecek göstergelerin belirlenmesi ile sağlanabilecektir. Göstergelerin belirlenmesiyle proje karmaşıklığı ölçümlenebilir hale gelir. Proje karmaşıklığının ölçümlenmesi için literatürde mülakat, çalıştay, karmaşıklık haritalandırma aracı, CIFTER proje karmaşıklık ölçüm aracı, simülasyon modeli, Delfi metodu, analitik hiyerarşi prosesi, yapısal eşitlik modellemesi, PCAM - proje karmaşıklığı değerlendirme ve yönetme aracı, CAT - karmaşıklık değerlendirme aracı, anket ve istatistiksel analiz gibi yöntem ve araçlar kullanılmıştır. Bu sayede projelerde daha karmaşık olan faktörler daha az karmaşık olan faktörlerden ayırt edilir. Tanımlanan ve önem derecesi belirlenen karmaşıklık faktörlerine uygun yönetim stratejilerinin uygulanması, ilgili değişkenlerin sebep olabileceği düşük proje performansının gerçekleşme olasılığının azaltılması konusunda organizasyonlara yardımcı olacaktır. Bir projedeki karmaşıklığın uygun bir şekilde yönetilebilmesi için mümkün olan en erken aşamada tanımlanması çok önemlidir. Proje başlamadan önce karmaşıklığın ölçümlenmesi, kritik karmaşıklık faktörlerinin ve bu faktörlerin olasılık ve etkilerinin ortaya konmasını sağlar. Proje karmaşıklığını etkileyen faktörler ve olası etkiler belirlendikten sonra, proaktif bir proje yönetimi yaklaşımı ile uygun proje yönetim stratejileri geliştirilebilir ve proje karmaşıklığı ile başa çıkılabilir. Bu sayede, projenin başında, başarılı bir karmaşıklık yönetimi için gerekli önlemlerin alınması sağlanır. Bunun yanı sıra, proje karmaşıklığının daha iyi anlaşılmasını sağlamak adına proje gelişim sürecinin tüm evrelerinde karmaşıklığı ölçmek ve karmaşıklığı yönetmek için stratejiler belirlemek; projelerin etkin ve ekonomik bir şekilde planlanması, uygulanması ve yönetilmesine olanak sağlayacaktır. Bu çalışma projelerde karmaşıklığın ölçümlenmesine yönelik yeni bir model oluşturarak proje yönetim süreçlerine katkı sağlamak amacıyla gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında proje karmaşıklığı ile ilgili literatürde yer alan araştırmalar incelenmiş, proje karmaşıklığına yönelik yapılan tanımlar, proje karmaşıklığını etkileyen faktörler ve bu faktörlere yönelik yapılan sınıflandırmalar, oluşturulan boyutlar, karmaşıklık ölçüm araçları ve proje karmaşıklığı ölçümlenmesine yönelik uygulamalar araştırılmış ve proje karmaşıklığının ölçümlenmesine yönelik yeni bir model önerisi sunulmuştur. Sunulan model, dijital bankacılık projelerinde karmaşıklığın ölçümlenmesine yönelik bir uygulamada kullanılmıştır. Uygulama ile ele alınan projelerin karmaşıklaşmasına en çok katkı sağlayan temel faktörler ve alt faktörler belirlenmiş ve projelerin karmaşıklık seviyeleri kıyaslanmıştır. Projeyi yönetmeyi karmaşık hale getiren unsurların ne olduğunu anlamak ve proje yönetimi için ortak bir anlayış sağlamak, hem akademik çalışmalara hem de proje uygulayıcılarına projeleri yönetmeyi karmaşıklaştıran unsurların nasıl yönetileceği konusunda yardımcı olacaktır.
Özet (Çeviri)
Complexity is defined as the state of having a lot of items that interact with each other. Project complexity, on the other hand, can be defined as the sum of all elements in a project ecosystem and their relations and dependencies with each other. Project management is primarily focused on project integration management, scope management, time management, cost management, quality management, human resources management, communication management, supply management, and finally risk management subjects. Project complexity, however, does not belong to any of the aforementioned subjects, but has a crucial role in managing and finalizing the projects. Therefore, project complexity should be evaluated based on many different dimensions and it must be considered in the project management process. In order to manage project complexity, each and every factor, and their direct or indirect effects that could cause a complication, needs to be clearly defined and measured. Only by gathering the defined factors systematically one can measure them effectively and easily. Furthermore, by looking at the big picture, some factors that cannot be recognized at first sight can be revealed. For this reason, frameworks that are created to measure project complexity and the dimensions in these frameworks are of great importance in defining and measuring the project complexity. Deciding whether a project is complex or not is a complex task on its own. Project complexity is caused by many different actions and states that interact with each other, which results in a difficult evaluation process. Even though it seems like there is no need for a quantitative scale for project complexity, describing where complexity is in a project is very critical for a project to succeed. When describing complexity, an important requirement in finding the true complexity subjects, is the ability to identify“complexity”,“ambiguity”,“risk”and“difficulty”in a correct manner. Ambiguity is defined as unpredictable situations and consequences due to limited knowledge. Risk, on the other hand, is a factor, whose probability of occurrence can be statistically defined and the consequences that come along can be predicted. A similar concept is difficulty, which can be defined as factors that are hard to understand, analyze or deal with. Complexity is related to all three of these factors, but it is as well different from these factors. Ambiguity focuses on uncertainties, risk focuses on negative consequences of these uncertainties and difficulty focuses on the obstacles while reaching to the goal of the project. Complexity focuses on the known or unknown elements that are in the project and known and unknown factors that affects the project and their relations with as well as dependencies to each other. General approach to measure complexity is identifying the factors that generate complexity and measuring these based on indicators. Measuring complexity effectively is just as important as measuring it correctly. The key to correct measuring is the identification of the factors correctly. Unifying the factors under the related groups are necessary to provide effectiveness. Almost in every resource in the literature, complexity factors are grouped differently based on the researcher's perspective and the related sector. Making the factors easy to understand and carrying out the research systematically is the main goal of this approach. After identifying the main dimensions and sub-dimensions that generate complexity in projects, factors related to main and sub-dimensions are defined. Measuring these factors is not possible generally. Only by determining the indicators that are related to these factors, one can measure these factors. By only determining the indicators, project complexity becomes a measurable value. In the literature, different tools and methods were used for measuring the project complexity, such as, interviews, workshops, Mapping Complexity Tool, CIFTER Project Complexity Measurement Tool, System Dynamics Simulation Model, ProjectSim Simulation Software, Delphi Method, Analytic Hierarchy Process, Analytic Network Process, Structural Equation Modelling, PCAM – Project Complexity Assessment and Management Tool, CAT – Complexity Assessment Tool, Survey and Statistical Analysis. Thanks to measuring complexity, more complex factors can be differentiated from less complex ones. Applying the correct management strategies to the factors whose definitions and importance are known, helps the organizations to reduce the possibility of realization the low project performance caused by the complex factors. In order to manage project complexity adequately, defining it on the early stages is of high importance. Measuring project complexity before the project begins provides the critical factors, their probabilities, and effects. After the factors that generate project and their possible effects is determined, a suitable strategy could be provided by a proactive project management approach and project complexity could be dealt with. Through this, necessary precautions are taken to successfully manage the complexity. Measuring project complexity and establishing strategies to manage project complexity ensures us to plan, manage, and apply projects effectively and economically, not just at the beginning but in every stage of the project development process. This study aims to contribute to the complexity measurement by proposing a new model. In the scope of work, studies in the literature are explored, the definitions which were made for the project complexity, the factors which effect the project complexity and classifications which were done for these factors, created dimensions, complexity measurement tools and applications were investigated. After that, a new model for measuring project complexity was provided. According to this new model, main dimensions that affect project complexity are decided as operational complexity, managerial complexity, organizational complexity and environmental complexity. Operational complexity includes the work based complexity factors such as the difficulty of achieving goals or priorities between work pieces. Managerial complexity includes human related factors of projects such as relations between team members or dependencies between tasks. Organizational complexity uses organizational factor as base, such as organization's strategy, technologies which the organization have, organizational structure, etc. On the other hand, environmental complexity effects projects from outside of the project's organization. It includes the micro environment factors from the perspective of stakeholders, customers, partners, suppliers such as number of stakeholders, emergent technologies, competition, etc. and macro environment factors such as of governmental issues, laws, climate, economic conditions of the country or the world. Number of sources, interactions between sources, unpredictable weather conditions, uncertainty, etc. are the examples for environmental complexity factors. This model was used to measure complexity in digital banking projects. Factors and sub factors of model are dependent variables and affect each other. So, ANP is used to mark the dependencies between variables of model. After collecting data, thanks to Super Decisions Software Program, the data is evaluated. Due to the application, the main factors and sub-factors which contribute to the complexity of projects were determined and complication levels of the projects are compared. The most important main complexity dimension is managerial complexity according to results. It represents the human related complexity such as personal calendars, convergent tasks, human relations, etc. Environmental complexity, operational complexity and organizational complexity dimensions follow managerial complexity, respectively. Results also show the importance of sub factors for each main dimension. So; operational newness, variability and uncertainty is the most important complexity factor for the operational complexity, which refers to uncertainties in scope, uncertainties in objectives of the project, uncertainties in methods, procedures, lack of know-how, scope changes, demand changes, new technologies, new technics, etc. Operational variety and size follows it. Managerial risks are the most important complexity factor for the managerial complexity, which refer to the human related things that could affect project negatively. Managerial newness, variability and uncertainty follows it. Organizational newness, variability and uncertainty is the most important complexity factor for the organizational complexity, which refers to the uncertainties in vision, mission, organizational objectives, performance measurement, change in technologies, processes or new organizational structure. Organizational variety and size follows it. Environmental risks are the most important complexity factor for the environmental complexity, which refer to the environment related things that could affect project negatively. Environmental variety and size, environmental relationships and interactions, environmental changeability and uncertainty follow environmental risks with the same points. Complexity is important for not only the project execution process, but also the strategic choices, process choices, decision of required managerial capacity, decision of required managerial ability, problem definition, etc. To discover and understand the things that make complex to manage projects' complexity and ensuring a common language for it, will help both academicians and project practitioners to get how to manage the complex projects.
Benzer Tezler
- Ar-ge projelerinin karmaşıklığının değerlendirilmesi: Bayes inanç ağı yaklaşımı
Assessing r&d project complexity: A bayesian belief network approach
ZÜLFİYE DERİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYBERK SOYER
- Türkiye inşaat sektöründe karmaşık projelerde çevik proje yönetim yaklaşımı ve scrum metodu
Agile project management approach and scrum method in complex projects in the Turkiye construction industry
RABİA NUR EKİZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
MimarlıkErciyes ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜBEYDE ÖZLEM PARLAK BİÇER
- An exploratory study on complexity in mega construction projects
Mega inşaat projelerinde karmaşıklık üzerine keşfedici bir çalışma
GİZEM BİLGİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İREM DİKMEN TOKER
PROF. DR. MUSTAFA TALAT BİRGÖNÜL
- Ürün geliştirme takımlarında hata yönetimi
Error management in new product development teams
SELİN SICAKKAN ÖZERDEN
- Duygusal emek kavramı, öncülleri ve sonuçları: Proje takımları üzerinde bir araştırma
The concept of emotional labor, antecedents and consequences: A research on project teams
MEHMET ÇELİKYAY