Sinirsel ağları kullanarak projelerde efor tahmini
Project effort estimation using neural networks
- Tez No: 792734
- Danışmanlar: PROF. DR. NURSEL ÖZTÜRK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Proje efor tahmini, proje yönetiminde kritik öneme sahiptir. Proje için gereken eforun tahmin edilmesi, özellikle projenin erken aşamalarında belirsizlik seviyesinin yüksek olmasından dolayı oldukça zordur. Bu tez çalışmasının amacı, fotonik sektöründe müşteriye özel makinelerin geliştirildiği projeler için efor tahmininde kullanılacak bir sistemin geliştirilmesidir. Bu çalışma kapsamında, iki ayrı yapay sinir ağı (YSA) modeli önerilmiştir. Birinci model, makine geliştirme projesinin otomasyon aşaması için gereken eforu tahminlemek üzere geliştirilmiştir. Tasarım, satın alma, üretim, otomasyon ve test aşamalarından oluşan makine geliştirme projelerinde, otomasyon aşaması yüksek belirsizlik içermektedir. Müşterinin üretimini manuel olarak gerçekleştirdiği fotonik ürünün üretim sürecinin, bir makine tarafından otomatik bir şekilde gerçekleştirilmesi için gereken süreç gereksinimlerini belirlemek oldukça zordur. Bu belirsizlik ortamında projenin otomasyon aşaması için gereken eforun tahmin edilebilmesi önem arz etmektedir. İkinci YSA modeli ise makine geliştirme projesi için gereken toplam proje eforunu tahminlemek üzere önerilmiştir. Geliştirilen iki model, gereken eforu proje ve makine karakteristiklerinden yola çıkarak tahmin etmektedir. YSA modelleri, 11 adet gerçek hayat makine geliştirme projesi ile test edilmiştir. Tahmin doğruluğunu ölçümlemek için PRED(%25) değeri kullanılmış olup, bu değer otomasyon eforu ve toplam proje eforu tahmini modelleri için sırası ile %73 ve %91 olarak hesaplanmıştır. Elde edilen veriler göz önünde bulundurulduğunda geliştirilen modeller ile umut verici sonuçlar elde edildiği sonucuna varılmıştır. Ayrıca proje yöneticileri için bu sistemin kullanımını kolaylaştırmak amacıyla YSA tabanlı bir tahmin aracı geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Estimating project effort is a crucial concern for project managers. Estimation of required work is challenging, especially in the early phases of a project, due to the high level of uncertainty and lack of experience. This study aims to develop a system for estimating project effort for customized machine development in the photonics industry. This study proposes two artificial neural networks (ANN) models, one for estimating the effort of the automation phase and the other for estimating the total project effort. Design, procurement, production, automation, and testing are the phases of machine development projects, and the automation phase is highly unpredictable. Automating a machine includes uncertainty since customers make photonic products manually, and the process is not always clear at the beginning. In such a high-uncertainty environment, estimating how much effort is required to automate a machine is crucial. The second model was developed for estimating the total project effort. The proposed models were tested on 11 real-life machine development projects. The accuracy measure, PRED(%25), showed promising results with 73% and 91% for automation effort and total project effort, respectively. Additionally, an ANN-based estimation tool has been developed to make this system easier for project managers
Benzer Tezler
- Geleneksel kırsal yapıların yeniden işlevlendirilmesinde yapısal dönüşüm için bir model önerisi: Tarihi Günyurdu Köyü örneği
A model proposal for structural transformation in the adaptive reuse of traditional rural buildings: The case of historical Günyurdu Village
DİDEM BARAN ERGÜL
Doktora
Türkçe
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEDEN ACUN ÖZGÜNLER
- Adaptive neuro fuzzy inference system (anfis) applications in chemical processes
Kimyasal proseslerde adaptif sinirsel bulanık tahmin yönteminin uygulamaları
EVREN GÜNER
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Kimya MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. CANAN ÖZGEN
PROF.DR. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU
- Kuvvete duyarlı direnç sensörünün yapay sinir ağları ve adaptif sinirsel - bulanık mantık çıkarım sistemi (ANFIS) kullanarak ağırlık yük hücresine modellenmesi ve bulanık mantık denetleyici ile kumaş üzerindeki kuvvet - basınç kontrolü
Modeling of a force sensitive resistance sensor into a weight load cell using artificial neural networks and adaptive neural - fuzzy logic inference system (ANFIS) and force - pressure control on fabric with fuzzy logic controller
EREN CAN GELEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMERÜLFARUK ÖZGÜVEN
- Kompakt mikroşerit antenlerin rezonans frekansının yapay sinir ağları ve bulanık mantık sistemine dayalı uyarlanır ağ kullanarak hesaplanması
Computing the resonant frequency of compact microstrip antennas by using artificial neural network and adaptive neuro-fuzzy inference system
AHMET KAYABAŞI
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ AKDAĞLI
- Uyarlamalı ve sinirsel-bulanık sistemler kullanarak katsayıları ayarlanabilen kesir dereceli; PID kontrolör tasarımı ve uygulaması
Design and application of fractional order PID controller with adjustable coefficients by using adaptive and neuro-fuzzy systems
HÜSEYİN ARPACI
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMERÜLFARUK ÖZGÜVEN