Strategic framework for anfis and bim use on risk management at natural gas pipeline project
Doğalgaz boru hattı projelerinin risk yönetiminde yapay zekâ ve bim kullanımının stratejik çerçevesi
- Tez No: 735999
- Danışmanlar: DR. MEHMET SAKİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Hasan Kalyoncu Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 172
Özet
Risk yönetimi ve değerlendirilmesi literatür araştırmaları ve uzman görüşlerine göre çok çeşitli faktörler içeren çok girdili bir karar verme problemidir. Etkili modeller kurmak ve bu kriterler arasındaki ilişkiyi çözmek adına araştırmacı ve akademisyenler literatürde geniş bir kapsamda yöntemler veya modeller sunmuştur. Risk Yönetimi gibi proje performans ölçeklerini etkileyen en stratejik konunun üstesinden gelmek adına en uygun yöntem ve kıstas seçimi gerekmektedir. Dünya ve Türkiye'de bulunan endüstriyel tesis işlerinde risk yönetimi ve değerlendirmeleri istenilen seviyeden uzaktır. Genel olarak geleneksel yöntemlerden olan karar matrisi üzerinden risk skoru ile değerlendirme yapılmakta ve buna göre azaltma planları uygulanmaktadır. Bu çalışma da; Mega proje olarak adlandırılan TANAP projesinde risk yönetimi ve değerlendirilmesi üzerinden bir model sunulmuştur. Sunulan model de tasarım ve yapım süreçlerini kapsayacak şekilde kayıt altına alınan 104 risk türünün derecelendirmesini sağlayan çok kriterli sinirsel bulanık mantık yaklaşımı(ANFIS) kullanılarak bir vaka çalışması yapılmıştır. Adaptif ağların yapıları ve avantajlarının ve bulanık mantık metodolojisi ile bir araya getirilmesi daha kapsamlı ve efektif bir risk yönetimi ve değerlendirmesi yapılabileceği göstermiştir. Hata kare ortalamaları karekökü ve Ortalama Mutlak Yüzde Hata performans göstergelerince sinirsel bulanık mantık ile oluşturulan yapay zekâ destekli risk yönetimi veya değerlendirmesinde, daha iyi sonuçlar verdiği ortaya konulmuştur. Çalışmanın en son aşamasında omni-class sınıfları ile tanımlanabilen riskler, renk ve dilsel ifadeler ile BIM Naviswork/Dynamo modülü yazılımı yardımı ile görselleştirme ve bilgi paylaşımını arttırmak için, 3D görsellere aktarılarak risk haritaları oluşturulmuş ve çalışma sonlandırılmıştır. Bu araştırmanın ana katkısı, yapay zekânın hybrid öğrenme yöntemi ile riski doğru değerlendirerek derecelendirmek ve daha sonra görsel ve dilsel ifadeler olarak BIM'e bütünleşmiş ederek risk haritaları elde etme yaklaşımıdır. Bu araştırmanın pratik önemi, önerilen yaklaşımın proje geliştirme ve yapım sürecinde risk tanımlama, analiz ve yönetimini iyileştirmek için Yapay zekâ (ANFIS) ve BIM tabanlı risk yönetimi yazılımının geliştirilmesine olanak sağlamasıdır. Bu araştırma, geleneksel tekniklerin risk yönetimi için ANFIS ve BIM ile uyumlu hale getirilebileceğine dair kanıt sağlar. vii Önerilen yöntemin önemli bir avantajı, yaşam döngüsü proje risk yönetimi için ANFIS ve BIM'in faydalarını birleştirmesi ve mevcut çalışma süreçlerinde minimum kesintiye ve maksimum performans etkisine sahip olmasıdır.
Özet (Çeviri)
Risk management and assessment is a multi-criteria decision-making problem involving various factors, according to literature research and expert opinions. In order to establish effective models and resolve the relationship between these criteria's; Researchers and Academics have presented a wide range of methods or models in the literature. In order to overcome the most strategic issue that affects the project performance scales, such as Risk Management, the most appropriate method and criterion selection is required. Risk management and assessments of industrial facility works in the world and in Turkey are far away from the desired level. In general, the risk score is evaluated over the decision matrix, which is one of the traditional methods, and reduction or mitigation plans apply accordingly. In this study; In the TANAP project, which is called the Mega project around the world, a model has been presented through risk management and assessment. The model offered is; A case study conducted using the multi-criteria Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS), which provides the rating of 104 recorded risk types covering the design and construction processes. Combining the structures and advantages of adaptive networks with fuzzy inference methodology has shown that a more comprehensive and effective risk management and assessment made. It has been shown with Root mean square error (RMSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) performance indicators that it gives better results in artificial intelligence supported risk management or assessment created with Adaptive Neuro Fuzzy Inference System. In the last stage of the study; Risks that defined by omni-class classes transferred to 3D visuals with color and linguistic expressions in order to increase visualization and information sharing with the help of BIM Navisworks/Dynamo software, and Risk maps created and the study concluded. The main contribution of this study; is the approach of artificial intelligence to evaluate and rate the risk correctly with hybrid learning method and then to obtain risk maps by integrating them into BIM as visual and linguistic term expressions. The practical significance of this study; the proposed approach enables the development of Artificial intelligence based Adaptive Neuro Fuzzy Inference System v (ANFIS) and BIM-based risk management software to improve risk identification, analysis and management during the project development and construction process. This research provides evidence that traditional techniques can be aligned with ANFIS and BIM for risk management. A key advantage of the proposed method is that it combines the benefits of ANFIS and BIM for lifecycle project risk management and has minimum disruption to existing work processes and maximum performance impact.
Benzer Tezler
- Tedarik zincirlerindeki kırılma risklerinin yapay zekâ yöntemleriyle tahminlemesine yönelik Kızılay İşletmelerinde bir uygulama
An application in Red Crescent businesses for predicting breakage risks in supply chains using artificial intelligence methods
MURAT KARABULUT
- Türkiye'de 1 Mayısların düzenlenmesi ve yönetilmesi
The organization and governance of May days in Turkey / L'organisation et l'administration des 1er Mai en Turquie
ERHAN ÖZŞEKER
Doktora
Türkçe
2021
Siyasal BilimlerGalatasaray ÜniversitesiSiyaset Bilimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİROL CAYMAZ
- Türkiye'de göç yönetim sorunları ve çözümler
Migration management problems and solutions in Turkey
CİHAN ÖZYİLDİRİM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Hukukİstanbul Aydın ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EYYUP GÜNAY İSBİR
- Polonya ve Türkiye'de sınıf öğretmeni yetiştirme programlarının karşılaştırılması
The comparison of initial teacher training programmes of Poland and Turkey
ARMAN ORMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Eğitim ve ÖğretimEge ÜniversitesiSınıf Öğretmenliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. KADİR ASLAN
- Kalite fonksiyon yayılımı temelli yaklaşım ile müşteri odaklı mobil uygulama tasarımı uygulaması
Customer-oriented mobile application design application with quality function deployment based approach
MÜŞERREF YILMAZ KESİKCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAHADIR GÜLSÜN
DOÇ. DR. İREM OTAY