Analyzing the efficiency of aı ıntegration for project management employing dea: A case study for a data center
Veri zarflama analizi (DEA) kullanilarak proje yönetiminde yapay zeka entegrasyonunun verimliliğinin analizi: Bir veri merkezi üzerine durum çalişmasi
- Tez No: 967608
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ZEYNEP GERGİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: A Midsummer Night's Dream, A Streetcar Named Desire, A dergisi, AASHTO yöntemi, Aarhus Sözleşmesi, Aba, Abaka, Abalıoğlu, Kamil, Abaç, Celal, β- hidroksibütirik asit, A Midsummer Night's Dream, A Streetcar Named Desire, A Journal, AASHTO method, Aarhus Convention, Aba, Abaca, Abalıoğlu, Kamil, Abaç, Celal, β-hydroxybutyric acid
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Kültür Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yapay zeka (YZ) iş yüklerinin dijital ekonomide hızla yaygınlaşmasıyla birlikte, veri merkezlerinin bu yüksek hesaplama gücü gerektiren taleplere uyum sağlayacak şekilde altyapılarını ve operasyonel modellerini yeniden şekillendirmeleri gerekmektedir. Bu tez, 1 MW kapasiteli bir veri merkezi ortamında YZ iş yükü entegrasyonunun verimliliğini değerlendirmek amacıyla yapılandırılmış bir proje yönetimi yaklaşımı uygulamakta ve performansı maliyet, zaman, kalite ve yatırım getirisi (ROI) boyutlarında ölçmek için Veri Zarflama Analizi (DEA) yöntemini kullanmaktadır. Çalışmada üç farklı iş yükü senaryosu analiz edilmiştir: Seçenek 1 (YZ'siz), Seçenek 2 (%20–30 YZ), Seçenek 3 (%50 YZ). Başlangıç DEA sonuçları, YZ destekli yapıların kaliteyi sınırlı ölçüde artırsa da, artan maliyet ve proje süresi nedeniyle genel verimliliği düşürdüğünü göstermektedir. İki ek senaryo analizinde ise; (1) artan YZ altyapı maliyetlerinin etkisi ve (2) ROI'nin çıktı faktörü olarak dahil edilmesi incelenmiştir. Bulgular, YZ seçeneklerinin yalnızca yüksek ROI sağlandığında ve hızlı geri dönüş süresiyle verimli hale geldiğini göstermektedir. Sonuç olarak, en verimli strateji; kapasitenin %80–90'ını geleneksel iş yüklerine, %10–20'sini ise ölçeklenebilir YZ uygulamalarına ayırmaktır. Bu hibrit yaklaşım, mevcut verimliliği korurken geleceğe uyum sağlar. Çalışma, proje yönetimi ile DEA yöntemini entegre ederek xi veri merkezi tasarımı ve iş yükü planlaması için karar vericilere uygulanabilir bir çerçeve sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
As artificial intelligence (AI) workloads continue to expand in the digital economy, data centers must adapt their infrastructure and operational models to support these computationally intensive demands. This thesis evaluates the efficiency of AI workload integration in a 1 MW data center environment by applying a structured project management approach and using Data Envelopment Analysis (DEA) to assess performance across cost, time, quality, and return on investment (ROI) dimensions. Three workload scenarios are analyzed: Option 1 (no AI workload), Option 2 (20–30% AI workload), and Option 3 (50% AI workload). The baseline DEA results show that AI-enhanced configurations slightly improve quality, result in substantially increased costs and extended project timelines, thereby diminishing overall operational efficiency. To further explore this trade-off, two scenario analyses are conducted: (1) evaluating efficiency under increasing AI infrastructure costs, and (2) introducing ROI as an additional output factor. The findings show that AI options remain viable only when ROI is high and breakeven is achieved within a short time frame due to the fast pace of technological change. The study concludes that the most efficient and future-resilient strategy is to allocate 80–90% of capacity to traditional workloads and 10–20% to scalable AI deployments. This hybrid approach balances current
Benzer Tezler
- Digitalization in construction claim management
İnşaat hak talebi yönetiminde dijitalleşme
NİL DENİZMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Hisse senedi opsiyonları ve İstanbul Menkul Kıymetler Borsası'nda uygulanabilirliği
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA K. YILMAZ
- Artificial intelligence based risk analysis in project management
Proje yönetiminde yapay zekâ tabanlı risk analizi
YASEMİN TUNCER
- Optimizing artistic process: Exploring efficient environment creation workflows in gaming industry
Sanatsal sürecin optimizasyonu: Oyun endüstrisinde verimli çevre oluşturma süreçlerinin incelenmesi
EMRAH ÖZÇİÇEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İstanbul Teknik ÜniversitesiOyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
Yükleniyor...
- BIM uygulamalarının mimari süreçlere etkisinin incelenmesi: Yapay zeka (AI) entegrasyonu
Analysis of the impact of BIM applications on architectural processes: integration of artificial intelligence (AI)
RAHİME EFŞAN COŞKUN
