Resource optimization of software development teams working with kanban
Kanban ile çalışan yazılım geliştirme ekiplerinin kaynak optimizasyonu
- Tez No: 895628
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERİNÇ ALBEY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 119
Özet
Kanban, evrimsel yaklaşımı, proje yönetimindeki etkinliği ve geniş uygulama alanları nedeniyle yazılım geliştirme takımları tarafından yaygın olarak kullanılan bir çevik ve yalın çalışma yöntemi olmuştur. Bu tez, Kanban kullanan yazılım geliştirme takımlarının optimizasyonunu bütünsel bir yaklaşımla incelemektedir. Çalışma alanının karmaşıklığı, çok sayıda çalışma istasyonunu, farklı beceri setlerine sahip kaynakları, iş türlerini, tıkanma senaryolarını ve işlemdeki sınırlamaları içermesi nedeniyle veri toplamak amacıyla simülasyonlar yapılmaktadır. Çalışma, iki seviyede problemi ele alan bir çözüm çerçevesi ve potansiyel yönleri daha derinlemesine araştırmak için modern teknikler kullanılan ek bir keşifsel çok amaçlı optimizasyon bölümü önermektedir. Çözüm çerçevesinin ilk seviyesi, üretim süreçlerinde kullanılan makine arızası metodundan farklı olarak, iş öğelerine uygulanan bir blok senaryosu tanıtan yenilikçi ve kapsamlı bir simülasyon algoritması ile başlar. Simülasyon modeli, gerçek bir şirketten alınan girdi parametrelerini kullanır, kaynaklar ve WIP sınırlamaları gibi diğer girdi parametrelerini ekler ve çıktı, teslim süresi, blok süresi, kaynakların verimliliği gibi verileri toplar. Bu simülasyon modülü, üç metodun karşılaştırılması ve farklı koşullar altında en iyi performansı göstereni bulmak için bir açgözlü sezgisel, iki aşamalı model ve bir karar ağacı temizleme fonksiyonuna entegre edilir. Çözüm çerçevesinin ikinci seviyesi, simülasyon modelini kaynak yetenekleri ve iş türü öncelikleri ekleyerek genişletir ve on milyonlarca potansiyel kombinasyonla sonuçlanır. Tüm olası kombinasyonları üretmenin pratik olmaması nedeniyle, en iyi potansiyel özellik setini bulmak için üç makine öğrenimi algoritması -rastgele orman, XGBoost ve yapay sinir ağları- kullanılmaktadır. Son olarak, çok amaçlı optimizasyon modelleri aracılığıyla teslim süresi, çıktı ve maliyet göz önünde bulundurularak bütünsel bir yaklaşım benimsenir. Sayısal analiz, güçlü üç evrimsel algoritma aracılığıyla kaynakların ve işlemdeki ilerlemenin sınırlarının etkilerini ortaya koyar; bunlar, güç Pareto evrimsel algoritması-II (SPEA-II), Pareto arşivli evrim stratejisi (PAES) ve baskın olmayan sıralama genetik algoritması-II (NSGA-II)'dir. İş önceliklerinin uygulanması ve bu seçimlerin etkileri, maliyet, teslim süresi ve çıktı arasındaki dengelemeleri yönlendirme konusunda gösterilmektedir. Bu tez, hem akademik bilgiye hem de pratik uygulamalara önemli katkılar sağlayarak, bir Kanban yazılım geliştirme takımının çıktısını ve teslim süresini optimize etme, kaynakların, işlemdeki ilerlemenin sınırlamalarının ve önceliklerin etkilerini ortaya koyma ve bu hedefe ulaşmak için son teknoloji pratik çözümler sunma konusunda öncü içgörüler sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Kanban has been a commonly used agile and lean way of working for software development teams due to its evolutionary approach, effectiveness in project management, and wide range of applicability. This thesis takes a holistic approach to investigate the optimization of software development teams working with Kanban. Due to the complexity of the nature of work, which involves multiple workstations, resources with different skill sets, work types, blocking scenarios, and work-in-process limits, simulations are conducted to gather data. The study proposes a solution framework that approaches the problem at two levels and an additional exploratory multi-objective optimization section using modern techniques to delve deeper into potential directions. The first level of the solution framework starts with a novel, comprehensive simulation algorithm that introduces a blocking scenario applied to the work items, unlike the machine breakdown method used in the manufacturing processes. The simulation model takes input parameters derived from a real-life company, adds resources, and WIP limits as other input parameters and collects data including output, lead time, blocking time, efficiency of resources, and more. This simulation module is then plugged into the solution methods including a greedy heuristic, a two-step model, and a decision tree clearing function to compare the three methods and find the best-performing under different conditions. The second level of the solution framework extends the simulation model by adding resource capabilities and work type priorities ending in over tens of millions of potential combinations. Due to the intractability of generating all possible combinations, three machine learning algorithms -random forest, XGBoost, and neural networks- are used to find the best potential feature set. Finally, a holistic approach is taken to account for lead time, output, and cost via multi-objective optimization models. Numerical analysis provides insights into the impact of resources, and work-in-progress limits through three strong evolutionary algorithms, which are strength Pareto evolutionary algorithm-II, Pareto archived evolution strategy, and non-dominated sorting genetic algorithm-II. The application of business priorities and the effect of these choices are demonstrated in navigating the trade-offs between cost, lead time, and output. This dissertation contributes significantly to both academic knowledge and practical applications, presenting pioneering insights into optimizing the output and lead time of a Kanban software development team, impacts of resources, work-in-progress limits, and priorities and provides a set of state-of-the-art practical solutions for achieving this goal.
Benzer Tezler
- Exploring the factors that affect game production process in casual mobile games
Basit mobil oyunlarda oyun üretim sürecini etkileyen faktörlerin araştırılması
YAVUZ SELİM YAYLA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiOyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET GÜN
- Takım çalışması esaslı demontaj hattı için optimizasyon yaklaşımı: Beyaz eşya endüstrisinde bir uygulama
An optimization aprroach for balancing multi-manned disassembly lines: An application from white goods industry
DİCLE ASLAN
Doktora
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE ÇEVİKCAN
- Genetik algoritmaların optimal güzergah belirlenmesine uygulanması
Optimal genetic algorithms determining the implementation of route
İSMAİL KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ULVİYE HACIYEVA
- Toplam kalite yönetiminde müşteri odaklılık ve sigorta sektöründe uygulama
Costumer focusedness in total quality management and application in insurance sector
BÜLENT GÖKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
SigortacılıkMarmara ÜniversitesiSigortacılık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞAHAMET BÜLBÜL
- Davranış odaklı geliştirme yaklaşımıyla bir test otomasyonunun geliştirilmesi ve sürecin değerlendirilmesi
Improving a test automation with behavior driven development approach and evaluation of the process
FATİH KÖKTEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAfyon Kocatepe Üniversitesiİnternet ve Bilişim Teknolojileri Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ LEVENT ÇELİK