Gelecek arge projelerinin gereksinim duyduğu çalışan yeteneklerinin makine öğrenmesi algoritmaları kullanarak tahminlenmesi
Predicting the employee skills required for future R&D projects using machine learning algorithms
- Tez No: 954897
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM ŞANAL, DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET KILIÇ, PROF. DR. HÜSEYİN PEHLİVAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Nişantaşı Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Profesyonel iş dünyasında belirli bir amaç çerçevesinde, kaynakları verimli kullanarak, riskleri yönetmek, işlerin yönetilebilir olmasını sağlamak, inovasyonu teşvik etmek, performansı ölçmek veya kurumsal stratejilere uyum için proje yönetimi altında çalışmalar yürütülür ve hayata geçirilir. Özellikle AR-GE projelerinde kaynak planlaması kritiktir, çünkü belirsizlik yüksek, maliyetler değişken ve uzmanlık gereksinimi fazladır. Doğru kaynak tahsisi inovasyonu hızlandırırken, yanlış tahsis projelerin tamamlanmadan sonlandırılmasına neden olabilir. Bu nedenle, projelerde en az kaynakla en verimli sonuçları elde etmek için ciddi iş gücü harcanmaktadır. Bu çalışmada proje kaynak planlaması için harcanılan iş gücünü gelişen teknoloji ve dijital çözümler ile en aza indirgenmesi hedeflenmiştir. Personel yetenekleri ve yoğunluklarına göre proje müdürleri tarafından yapılan atamalarının, metin verisinden yapay zeka, makine öğrenmesi ve veri analitiği teknolojileri kullanarak, örüntüler çıkartma süreci olarak tanımlanabilen metin analizi yöntemiyle tahmin edilmesi amaçlanmıştır. 3 aylık planlama döneminde ortalama 2,85 iş günü harcandığı belirlenmiştir. Literatürde yapay zekanın proje kaynak planlamasında kullanımı incelenmiş, ancak metin analizi temelli bir çalışmaya rastlanmamıştır. Geliştirilen modelde, personel yetenekleri ve proje verileri analiz edilerek algoritma oluşturulmuş ve metin sınıflandırma ile anahtar kelime yöntemleri kullanılmıştır. Proje kaynak planlaması yapan iş gücünü ortadan kaldırarak, kişi yetenek, adam ay kapasitesi gibi kaynak belirleme kısıtları ve Daikin Proje yönetim mentalitesine dayanan akıllı bir arayüz geliştirilmiş, iş adımları %66,67 azaltılmış, proje kontrol ekibi iş gücü ihtiyacı ortadan kaldırılmış ve proje müdürü rolünün sorumluluğu %91,3 azaltılmıştır.
Özet (Çeviri)
In the professional business environment, projects are executed and implemented under the umbrella of project management to serve specific objectives—efficiently utilizing resources, managing risks, ensuring operational manageability, fostering innovation, measuring performance, and aligning with corporate strategies. In particular, resource planning is critical in R&D projects due to high levels of uncertainty, variable costs, and increased requirements for specialized expertise. While accurate resource allocation accelerates innovation, improper allocation may lead to project termination before completion. Therefore, significant effort is invested to achieve optimal results with minimal resources. This study aims to minimize the labor force required for project resource planning by leveraging emerging technologies and digital solutions. Specifically, it proposes the use of text analysis—a process that extracts patterns from textual data using artificial intelligence, machine learning, and data analytics technologies—to predict project assignments typically made by project managers based on personnel competencies and availability. It was determined that an average of 2.85 workdays is spent on planning per 3-month period. Although prior literature examines the use of artificial intelligence in project resource planning, no studies focusing on a text analysis-based approach have been identified. In the proposed model, personnel competencies and project-related data were analyzed to develop an algorithm that utilizes text classification and keyword-based techniques. A smart interface was designed, based on constraints such as skill sets, person-month capacity, and Daikin's project management mentality, thereby eliminating the manual workforce typically involved in resource planning. As a result, process steps were reduced by 66.67%, the need for a dedicated project control team was eliminated, and the project manager's workload was reduced by 91.3%.
Benzer Tezler
- Nar konsantresinin dondurularak ve kimyasal yöntemlerle saklanması sırasında meydana gelen değişmeler üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
İLHAN BODUR
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Ürünleri Teknolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YURDAGEL ÜNAL
- Regresyon analizi ve Türkiye üzerine bir deneme buğday üretiminin tahmini
Başlık çevirisi yok
MACİT MESUT ÖZMEN
- Çekirdeksiz kuru üzümde uygulanan politikanın Ege Bölgesinde üretim ve üretici açısından sonuçlarının değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
GÜVEN ÖZERİN
- Acil yardım ve tedavi hastanelerinin idari mali ve teknik yönden planlaması
Başlık çevirisi yok
SERVET OKUYUCU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
HastanelerGazi ÜniversitesiKazalarda Acil Yardım ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HİKMET PEKCAN