Kamu yapım işi ihalelerinde uygun yüklenici tahmini için makine öğrenmesine dayalı bir karar destek sistemi önerisi
Proposal for machine learning-based decision support system for contractor selection in public contracts
- Tez No: 713989
- Danışmanlar: PROF. DR. VEDAT TOĞAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: İhale, yüklenici seçimi, makine öğrenmesi algoritmaları, Tender, contractor selection, machine learning algorithms
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 193
Özet
İnşaat sektörü diğer sektörlerle hem özel hem de kamu aracılığıyla yakın bağlantı kuran, farklı uzmanlık alanlarıyla birlikte çalışan, risklerin yüksek olduğu karmaşık projelerin gerçekleştirildiği bir sektördür. Kamu, ihtiyacı olan işlerin bir kısmını özel sektörden ihale yoluyla temin ederek inşaat sektöründe bir nevi işveren konumunda yer almaktadır. Kamu ihale süreci, ihale faaliyetlerinin nasıl yürütüleceğini belirleyen bir dizi kural ve prosedürle temsil edilmektedir. Yapım projelerinin belirlenen maliyet, süre ve kalite hedeflerine ulaşılmasında kamu yapım işleri ihalelerinde kullanılmak üzere geliştirilmiş olan Kamu İhale Kanunu (KİK) dokümanları kullanılmaktadır. Kamu ihalelerinde ağırlıklı olarak ekonomik açıdan en uygun fiyat teklifine dayalı bir seçim süreci izlenmektedir. Uygulanan bu yöntem, yapım projelerinin istenilen süre, bütçe ve kalitede tamamlanmasında birtakım zorluklara yol açmaktadır. Fiyat dışı unsurlarında değerlendirmeye alınması ile bu durumun önüne geçilmeye çalışılmak istenilse de isteklilerin yeterlik kriterlerine teklif değerlendirme sürecinde yeterince önem verilmemektedir. Bu çalışmada, tamamlanmış kamu yapım işlerinin verileri incelenmiş ve ileride ihalesi yapılacak kamu yapım işinin istenilen performansla bitirilebilmesi veya istenilen performansın elde edilmesini sağlayacak maliyetin tahmini için makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak karar-destek modelleri oluşturulmuştur. Oluşturulan tahmin modellerinin performans sonuçları Doğruluk, Duyarlılık, Kesinlik, F1 Skoru metrikleriyle kıyaslanmıştır. Sonuç olarak, işveren projeye dair karmaşıklık, risk, iş büyüklüğü gibi farklı faktörleri göz önünde bulundurularak belirleyeceği ceza oranı ile yüklenicinin başarı sınıfını öngörebilecektir.
Özet (Çeviri)
The construction sector is a sector where complex projects with high risks are carried out, working with different fields of expertise that are closely connected with other sectors through both private and public. The public is in a kind of an employer position in the construction sector by procuring some of the works it needs from the private sector through tenders. The public procurement process is represented by a set of rules and procedures that determine how procurement activities are conducted. The Public Procurement Law documents developed to be used in public construction works tenders are used in achieving the determined cost, duration, and quality targets of construction projects. In public tenders, a selection process based mainly on the most economically suitable bid price is followed. This method, which is applied, causes some difficulties in completing the construction projects in the desired time, budget, and quality. Although it is desired to try to prevent this situation by taking into consideration the non-price elements, sufficient importance is not given to the qualification criteria of the bidders in the bid evaluation process. In this study, the data of the completed public works were examined, and decision-support models were created by using machine learning algorithms to estimate the cost to be completed with the desired performance or achieve the desired performance. The performance results of the models were compared with the Accuracy, Sensitivity, Precision, F1 Score metrics. As a result, the employer will be able to predict the success class of the contractor with the penalty rate to be determined by considering different factors such as complexity, risk, work size, etc. of the project.
Benzer Tezler
- Kamu ihalelerinde yarım kalan yapım işlerinin kamuya zararlarının bir örnek üzerinden incelenmesi
Investigation of the public damages of uncompleted construction works in public tenders through an example
SERHAT ATMACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İnşaat MühendisliğiKarabük Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞENOL GÜRSOY
- Yapım işi ihalelerinde yaklaşık maliyet hesaplama hataları ve teknik şartnamelerdeki uyuşmazlıklar üzerine bir araştırma
A research on approaching cost calculation errors and disputes in technical specifications in construction work
FIRAT EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiAkdeniz Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYNUR KAZAZ
- Avrupa uygunluk kriterlerine göre bir kamu ihale karar destek modeli
A public tendering decision support model according to European confirmation criteria
CEMİL AKÇAY
Doktora
Türkçe
2008
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EKREM MANİSALI
- Kamu finansmanında yapı yaklaşık maliyetlerine ilişkin birim fiyatların rolü ve önemi
The rol and i̇mportance of unit prices regarding works estimate costs in public financing
MEHMET AKSOY
- Yapım işleri ihalelerinde kamu ihale mevzuatı ile FIDIC şartnamelerinin ihale öncesi istenen belgeler bağlamında karşılaştırılması
Comparison of public procurement legislation and FIDIC specifications in the context of the tender documents for the construction works
SAMET SERKAN ÖZEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İnşaat MühendisliğiGazi Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. MÜRSEL ERDAL