ARGE projelerinde yapay sinir ağı ile risk tahmini
Risk prediction in R&D projects using artificial neural networks
- Tez No: 884691
- Danışmanlar: PROF. DR. FULYA ALTIPARMAK BAYKOÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Bu çalışmada ARGE projelerinin risk seviyelerini tahmin etme amacıyla yapay sinir ağı (YSA) kullanılmıştır. Çalışma kapsamında proje, proje yönetimi, risk yönetimi, makine öğrenmesi, YSA kavramları açıklanmış ve YSA'nın risk yönetiminde kullanımı üzerine detaylı bir literatür araştırması gerçekleştirilmiştir. Çalışmada temel amaç, ARGE projelerinin toplam risk skorunu hızlı ve etkili bir şekilde hesaplamak için YSA tabanlı bir model geliştirmektir. Bu model, risk faktörlerini hızla değerlendirerek, projenin risk durumunu zamanında ve doğru bir şekilde belirlemeyi hedeflemekte ve yönetim ekiplerine karar verme süreçlerinde kritik destek sağlamaktadır. ARGE projeleri genellikle yüksek maliyetler ve belirsizlikler içerdiğinden risk yönetimi büyük önem taşımaktadır. Mevcut risk değerlendirme yöntemleri genellikle zaman alıcı ve öznel değerlendirmelere dayanmaktadır. Bu çalışmada, YSA kullanılarak otomatik ve objektif bir risk değerlendirme sistemi geliştirilmiş böylece süreç hızlandırılarak daha doğru tahminler elde edilmiştir. Bu yaklaşım daha verimli proje yönetimine ve potansiyel risklerin daha etkili şekilde yönetilmesine olanak tanıyacaktır. Çalışma, ARGE projeleri için tasarlanmış bir yaklaşım sunmakta ve YSA'nın derin öğrenme yeteneklerini kullanarak risk faktörlerinin çok boyutlu ve dinamik doğasını modellemektedir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, artificial neural networks (ANN) are utilized to predict the risk levels of R&D projects. The concepts of project, project management, risk management, machine learning, ANN are explained and a detailed literature review on the use of ANN in risk management is conducted. The primary objective of the study is to develop an ANN-based model to quickly and effectively calculate the total risk score of R&D projects. This model aims to promptly and accurately assess the project's risk status by rapidly evaluating risk factors, thereby providing critical support to management teams in their decision-making processes. R&D projects often involve high costs and uncertainties, making risk management highly important. Existing risk assessment methods are typically time-consuming and rely on subjective evaluations. In this study, an automated and objective risk assessment system is developed using ANN, resulting in faster processes and more accurate predictions. This approach will enable more efficient project management and more effective management of potential risks. The study presents an approach designed for R&D projects and models the multidimensional and dynamic nature of risk factors using the deep learning capabilities of ANN.
Benzer Tezler
- Projelerin kazanılmış değer analizinde yapay sinir ağlarıyla bütünleşik çok değişkenli kontrol grafiklerinin kullanımı
The use of multivariate control charts integrated with artificial neural networks in earned value analysis
EDA BEYLİHAN
Doktora
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ELEVLİ
- Hakem ataması için bir karar destek sistemi
A decision support system for assigning reviewer
SERDAR KOÇAK
Doktora
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF TANSEL İÇ
- Design and analysis of a linear shape memory alloy actuator
Şekil bellekli alaşımlar kullanılan doğrusal bir eyleyicinin tasarım ve analizi
BURCU SÖYLEMEZ
Doktora
İngilizce
2009
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Bölümü
DR. BÜLENT ÖZKAN
PROF. DR. F. SUAT KADIOĞLU
- Electronic design of a free – running ship model
Serbest seyir yapabilen bir geminin elektronik tasarımı
DENİZ İLKME
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER KEMAL KINACI
- Bilişim alanında proje esaslı çalışan firmalarda ürün geliştirme süreçlerindeki bozucu etmenlerin modellenmesi ve etkilerinin belirlenmesi
Modeling destructive factors in product development process of project based companies in the field of information technologies and determining their impacts
NERMİN SÖKMEN
Doktora
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FERHAN ÇEBİ
PROF. DR. SITKI GÖZLÜ