Geri Dön

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

PDF İndir

  1. Tez No: 965304
  2. Yazar: EDA BEYLİHAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SERMİN ELEVLİ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ondokuz Mayıs Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 160

Özet

Proje yönetimi kapsam, zaman ve maliyet kısıtları altında projelerin etkin ve verimli şekilde tamamlanmasını hedefleyen, sistematik ve veri odaklı bir yaklaşımdır. Özellikle karmaşıklık ve belirsizlik içeren projelerde, performansın izlenebilmesi ve kontrol dışı durumların zamanında tespit edilerek gerekli müdahalelerin yapılması başarılı bir proje yönetimi açısından için kritik öneme sahiptir. Bu doğrultuda yürütülen bu tez çalışması kapsamında otomotiv yan sanayii sektöründen alınan bir Ar-Ge projesi, uygulama projesi olarak değerlendirilmiştir. Projenin yönetiminde süre ve maliyet performans göstergelerinin birlikte izlenerek olası kontrol dışı durumların tespiti amacıyla yapay zeka destekli bir sistem geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Çalışmanın ilk aşamasında projelerdeki performans göstergelerinin eş zamanlı analizi amacıyla kazanılmış değer analizi yöntemi kullanılmış ve süreçten elde edilen süre ve maliyet parametreleri çok değişkenli kontrol grafiklerinden Hotelling T2 kontrol grafiğiyle incelenmiştir. Çok değişkenli kontrol grafiklerinin kontrol dışılıkları tespit etme kabiliyetine karşın, bu kontrol dışılığın hangi parametreden kaynaklandığını belirleyebilmede yeterli olmadığı için makine öğrenmesi yöntemlerinden yapay sinir ağı yöntemi temelli bir sınıflandırma modeli tasarlanmıştır. Yapay sinir ağının eğitilebilmesi için öncelikle veri üretimi yapılmış ve ardından kontrol dışı durumların tespiti için ayrıştırma yöntemlerinden Mason, Young ve Tracey yöntemi kullanılmıştır. Tasarlanan modelin performansını artırabilmek için yapay sinir ağının yapısal ve eğitsel parametrelerinin optimizasyonunda Box-Behnken deney tasarımı yöntemi kullanılmıştır. Ardından uygulama projesinde farklı öğrenme algoritmaları ve veri sayılarıyla bu entegre sistem çalışılmış ve en uygun model mimarisi belirlenmiştir. Çalışma sonunda geliştirilen entegre model test edilmiş ve tahminleme doğruluğu gözlemlenmiştir. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda, proje yönetiminde kontrol dışı durumları tespit edebilen ve bu durumların kaynağını doğru biçimde sınıflandırabilen, yapay zeka destekli entegre bir sistem geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Project management is a systematic and data-driven approach that aims to complete projects effectively and efficiently within scope, time and cost constraints. Especially in projects involving complexity and uncertainty, the ability to monitor performance and identify uncontrolled situations in a timely manner to take necessary actions is critical for successful project management. In this context, an R&D project from the automotive industry was evaluated as an application project within the scope of this thesis. The aim is to develop an artificial intelligence-supported system to monitor time and cost performance indicators simultaneously and identify potential uncontrolled situations in the management of the project. In the first phase of the study, the earned value analysis method was used to analyse performance indicators in projects simultaneously, and the time and cost parameters obtained from the process were examined using the Hotelling T2 control chart from multi-variable control charts. Despite the ability of multivariate control charts to detect out-of-control conditions, they are insufficient in determining which parameter is causing the out-of-control condition. Therefore, a classification model based on the artificial neural network method, one of the machine learning methods, was designed. To train the artificial neural network, data was first generated, and then the Mason, Young, and Tracey method, one of the separation methods, was used to detect out-of-control conditions. To improve the performance of the designed model, the Box-Behnken experimental design method was used to optimise the structural and training parameters of the artificial neural network. Subsequently, this integrated system was tested in the application project using different learning algorithms and data sets, and the most suitable model architecture was determined. At the end of the study, the developed integrated model was tested, and its prediction accuracy was observed. Based on the results obtained, an artificially intelligent integrated system capable of detecting uncontrolled situations in project management and accurately classifying their sources was developed.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    636134

    Architectural retrofit of educational buildings towards nearly zero energy and cost optimal levels considering the life cycle and occupant comfort

    Yaşam döngüsü ve kullanıcı konforuna göre yaklaşık sıfır enerji ve optimal maliyet seviyelerine yönelik eğitim binalarının mimari yönden iyileştirilmesi

    NAZANIN MOAZZEN FERDOS

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEYLA TANAÇAN

    PROF. DR. MUSTAFA ERKAN KARAGÜLER

  2. Tez No

    637521

    Türkiye'de beyaz eşya sektöründe döngüsel ekonomi yaklaşımları

    Circular economy approaches for white goods sector in Turkey

    MURATCAN BAŞKURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MAHMUT EKREM KARPUZCU

  3. Tez No

    460968

    Quantification of Saharan dust influences on Eastern Mediterranean air quality via atmospheric modeling

    Sahra tozunun Doğu Akdeniz hava kalitesi üzerindeki etkilerinin atmosfer modeliyle belirlenmesi

    BURCU KABATAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER ÜNAL

  4. Tez No

    469652

    İlkokul 3.sınıf fen bilimleri dersi öğretim programı' nın değerlendirilmesi

    An evaluation of the third grade sciences curriculum in elementary school

    ÖZDEN ŞENTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Eğitim ve ÖğretimMarmara Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞABAN BERK

  5. Tez No

    727146

    Kamu bina yapım işlerinde süre ve maliyet sapmalarının erken tespiti için kazanılmış değer analizine dayalı bir izleme sisteminin geliştirilmesi

    Development of a monitoring system based on earned value analysisfor early detection of time and cost variations in public buildingconstruction works

    ARZU GÜNAYDIN ÜNSAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEDAT TOĞAN

Geri Dön