Çok kriterli karar verme ve makine öğrenmesi entegrasyonu ile elektrik dağıtım sektöründe bilgi teknolojileri yatırım projelerinin önceliklendirilmesi
Prioritization of information technology investment projects inthe electricity distribution sector through the integration ofmulti-criteria decision making and machine learning
- Tez No: 959360
- Danışmanlar: PROF. DR. GENCAY SARIIŞIK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Harran Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Bu tez çalışmasının temel amacı, Türkiye'de elektrik dağıtım sektöründe faaliyet gösteren büyük ölçekli bir kurumun bilgi teknolojileri (BT) yatırımları kapsamında, sınırlı kaynaklarla hangi projelere öncelik verilmesi gerektiğini nesnel ve çok kriterli bir karar verme çerçevesinde analiz etmektir. Yaklaşık 9000 çalışana sahip kurumun teknoloji departmanı tarafından önerilen yedi proje alternatifi—Alacak Yönetim Sistemi, Yatırım Yönetim Sistemi, Filo Yönetim Sistemi, Abone Yönetim Sistemi, Kesinti Yönetim Sistemi, Talep Takip Sistemi ve Envanter Yönetim Sistemi—kurumun stratejik hedefleri ve operasyonel ihtiyaçları doğrultusunda çok kriterli bir değerlendirme sürecine tabi tutulmuştur. Analiz sürecinde, karar kriterlerinin ağırlıklandırılmasında Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) yöntemi kullanılmış, proje alternatiflerinin sıralanmasında ise AHP, PROMETHEE ve VIKOR yöntemleri uygulanmıştır. Kriterler; proje zaman planı, devlet desteği, yatırım bütçesi, müşteri memnuniyeti, tahakkuk, tahsilat ve kayıp-kaçak oranı olmak üzere yedi başlık altında toplanmıştır. AHP yöntemiyle yapılan analizde, en yüksek ağırlıkların tahsilat (0,3488), kayıpkaçak (0,2505) ve tahakkuk (0,2127) kriterlerine verildiği belirlenmiştir. Bu durum, kurumun yatırım kararlarında finansal verimlilik ve operasyonel kontrol unsurlarına öncelik verdiğini ortaya koymaktadır. AHP, PROMETHEE ve VIKOR analizleri sonucunda projeler arasında sıralama farklılıkları görülse de genel eğilimler benzerlik göstermiştir. Tüm yöntemlerde Proje 1 (Alacak Yönetim Sistemi) en yüksek önceliğe sahip proje olarak belirlenmiştir. Bu proje, özellikle tahsilat verimliliğini artırma ve mali süreçleri iyileştirme potansiyeliyle dikkat çekmektedir. Proje 5 (Kesinti Yönetim Sistemi) ve Proje 4 (Abone Yönetim Sistemi) de sıralamada üst sıralarda yer alarak yatırım yapılabilir projeler arasında değerlendirilmiştir. Çalışmada ayrıca, çok kriterli karar verme yöntemleri ile elde edilen değerlendirme sonuçlarının XGBoost algoritması kullanılarak modellenmesi sağlanmış ve farklı kriterlerin proje önceliklendirmedeki belirleyiciliği detaylı biçimde analiz edilmiştir. Bu yaklaşım, geleneksel yöntemlerin sabit ağırlıklandırma yapılarının ötesine geçilerek, makine öğrenmesi temelli dinamik kriter önemliliklerinin ortaya konmasına olanak tanımaktadır. Çalışmanın sonuçları, çok kriterli karar verme yöntemlerinin kurumsal proje yönetimi ve yatırım planlamasında etkili bir araç olarak kullanılabileceğini ortaya koymuştur. Ayrıca, birden fazla yöntemin entegre biçimde uygulanması, sıralama sonuçlarını daha güvenilir hale getirmekte ve karar vericilere daha dengeli bir bakış açısı sunmaktadır. Bu bağlamda, BT yatırımlarında yalnızca teknik ve mali göstergelerin değil, stratejik uyum ve operasyonel katkı gibi çok boyutlu kriterlerin birlikte ele alınması, kurum performansına uzun vadede olumlu yansımalar sağlayacaktır.
Özet (Çeviri)
The primary objective of this thesis is to analyze, within a multi-criteria decision-making framework, which projects should be prioritized under limited resources in the scope of information technology (IT) investments of a large-scale institution operating in the electricity distribution sector in Turkey. Seven project alternatives proposed by the institution's technology department—Receivables Management System, Investment Management System, Fleet Management System, Subscriber Management System, Outage Management System, Demand Tracking System, and Inventory Management System—were evaluated according to the institution's strategic goals and operational needs through a multi-criteria assessment process. In the analysis, the Analytic Hierarchy Process (AHP) was employed to weight the decision criteria, while the AHP, PROMETHEE and VIKOR methods were applied to rank the project alternatives. The criteria were grouped under seven categories: project timeline, government support, investment budget, customer satisfaction, billing, collection, and loss-theft rate. The AHP results revealed that the highest weights were assigned to collection (0.3488), loss-theft (0.2505), and billing (0.2127), indicating that the institution prioritizes financial efficiency and operational control factors in its investment decisions. Although some ranking differences appeared between the AHP, PROMETHEE and VIKOR analyses, general tendencies were consistent across methods. Project 1 (Receivables Management System) was identified as the highestpriority project in all methods, notably due to its potential to enhance collection efficiency and improve financial processes. Project 5 (Outage Management System) and Project 4 (Subscriber Management System) also ranked among the top projects suitable for investment. Additionally, the study incorporates the modeling of evaluation results obtained from multi-criteria decision-making methods using the XGBoost algorithm, enabling a detailed analysis of the determinant influence of various criteria on project prioritization. This approach transcends the fixed weighting structures of traditional methods by facilitating the identification of dynamic criterion importances grounded in machine learning techniques.The findings demonstrate that multi-criteria decision-making methods can serve as effective tools in corporate project management and investment planning. Moreover, the integrated application of multiple methods increases the reliability of ranking results and provides decision-makers with a more balanced perspective. In this context, addressing multi-dimensional criteria—including not only technical and financial indicators but also strategic alignment and operational contribution—in IT investments is expected to yield positive long-term impacts on institutional performance.
Benzer Tezler
- Comprehensive risk mapping and fire station optimization for forest fire management: An application in Antalya
Orman yangını yönetimi için kapsamlı risk haritalama ve yangın istasyonu optimizasyonu: Antalya uygulaması
ZÜHAL ÖZCAN YAVUZ
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR KABAK
DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ ÇAĞLAYAN
- UTADIS based multi-objective evolutionary algorithms for medical diagnosis problems
Tıbbi teşhis problemleri için UTADIS temelli çok amaçlı evrimsel algoritmalar
HALENUR ŞAHİN MAHMUTOĞULLARI
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERHAN DURAN
DOÇ. DR. ERTAN YAKICI
- Orman yangını risk analizi ve ekoturizm rota planlamasında CBS tabanlı yöntemler: Sistematik literatür değerlendirmesi
GIS-based methods in forest fire risk analysis and ecotourism route planning: A systematic literature review
ÖMER GÜLENÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Turizmİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiEkoturizm Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NASIR NARLIOĞLU
- Elektrikli araçların kullanıcı tercihlerine göre sınıflandırılması: hibrit bir yaklaşım
Classification of electric vehicles based on user preference: a hybrid approach
MEHMET DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ASAN
- Çok kriterli karar verme ve yapay zeka teknikleri ile bulut servisi seçimi
Cloud service selection with multi-criteria decision making and artificial intelligence techniques
PINAR SİMAY ERGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ŞAHİN