Kentsel dönüşüm projelerinde deterministik ve olasılıksal süre programlama yöntemlerinin karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of deterministic and probabilistic scheduling methods in urban transformation projects
Yazar: OKTAY TEKİN
Danışman: DOÇ. DR. SERHAT BAŞDOĞAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mimarlık Ana Bilim Dalı / Konut Üretimi ve Yapım Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mimarlık = Architecture ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering ; Şehircilik ve Bölge Planlama = Urban and Regional Planning
Dizin: Diyagramlar = Diagrams ; Kentsel dönüşüm = Urban transformation ; Monte Carlo benzetimi = Monte Carlo simulation ; Zaman planlama = Time planning

Özet:
Yaşadığımız kentlerin sosyal, ekonomik ve fiziksel dokuları çeşitli sebepler yüzünden zaman içerisinde tahrip olmaktadır. Tahrip olan bu dokuları düzeltmek için ise kentsel dönüşüm projeleri kullanılmaktadır. Bu projeler yapısı gereği, birçok risk ve belirsizlik durumu ile karakterize edilirler. Risk ve belirsizlik durumları hesaba katılmadan süre programlama çalışması yapılan kentsel dönüşüm projelerinde, hatalı süre tahminleri ve süre aşımı problemleri meydana gelmektedir. Bu yüzden, kentsel dönüşüm projelerinde risk ve belirsizlik durumlarını hesaba katan ve gerçeğe yakın sonuçlar veren yöntemler ile süre programlama çalışmalarının yapılmasına ihtiyaç vardır. Risk ve belirsizlik durumlarını, istatiksel yapısı sayesinde hesaba katan ve proje yöneticilerine birçok yararlı çıktı sağlayan, olasılığa dayalı bir süre programlama yöntemi olan Monte Carlo Simülasyonu bu ihtiyacın karşılanmasında önemli bir araçtır. Tez çalışması kapsamında da bu yöntemin önemini vurgulamak ve kentsel dönüşüm projelerindeki hatalı süre tahmini ve süre aşımı problemlerinin giderilmesine yardımcı olmak amaçlanmaktır.
Bu bağlamda, çalışmanın giriş bölümünde; literatür özetine, çalışmanın amacına, hipotezine ve metodolojisine yer verilmiştir. Kuramsal çerçeve bölümünde; kentsel dönüşüm projelerinin genel yapısından, aşamalarından, bu projelerdeki risk ve belirsizliklerden, süre programlamanın tanımı ve özelliklerinden, aşamalarından, önemi ve faydalarından, deterministik ve olasılığa dayalı süre programlama yöntemlerinden bahsedilmiştir. Süre programlama çalışması bölümünde; varsayımsal olarak oluşturulan parsel ölçeğindeki örnek bir kentsel dönüşüm projesi üzerinde hem Bağlantılı Çubuk Diyagramı yöntemi ile hem de Monte Carlo Simülasyonu ile süre programlama çalışması yapılmıştır. Bağlantılı Çubuk Diyagramı yöntemi ile yapılan süre programlama çalışmasında örnek projenin tamamlanma süresi 583 gün (492 iş günü) olarak hesaplanırken; Monte Carlo Simülasyonu ile yapılan süre programlama çalışmasında bir dizi olasılıksal değer olarak hesaplanmıştır. Örneğin bu değerlere göre, projenin 141 günlük bir sapmaya uğrayarak 724 günden önce tamamlanma olasılığı %80, 161 günlük bir sapmaya uğrayarak 744 günden önce tamamlanma olasılığı %90 ve 266 günlük bir sapmaya uğrayarak 849 günden önce tamamlanma olasılığı %99,99'dur. Yapılan süre programlama çalışmaları karşılaştırıldığında ise Monte Carlo Simülasyonunun gerçeğe daha yakın sonuçlar ürettiği ve karar vericiler için daha yararlı çıktılar sunduğu tespit edilmiştir. Son olarak, sonuç ve öneriler bölümünde; süre programlama çalışması bölümü ile diğer bölümlerden elde edilen bulgular doğrultusunda kentsel dönüşüm projelerinin süre programlama çalışmalarında, risk ve belirsizlik durumlarını hesaba katan ve proje yöneticileri için birçok faydalı çıktı üreten Monte Carlo Simülasyonunun kullanılması gerektiği ifade edilmiş ve ileride yapılacak olan araştırmalar için önerilerde bulunularak çalışma sonlandırılmıştır.

Abstract:
The social, economic and physical fabrics of the cities we live in are being destroyed over time due to various reasons. Urban transformation projects are used to restore these destroyed textures. Due to their nature, these projects are characterized by many risks and uncertainties. Inaccurate time estimates and timeout problems occur in urban transformation projects that scheduling studies are carried out without taking into account risk and uncertainty situations. Therefore, there is a need for time scheduling studies with methods that take into account risk and uncertainty in urban transformation projects and give results close to reality. Monte Carlo Simulation, which is a probabilistic scheduling method that takes risk and uncertainty situations into account thanks to its statistical structure and provides many useful outputs to project managers, is an important tool in meeting this need. Within the scope of the thesis, it is aimed to emphasize the importance of this method and to help eliminate the problems of erroneous time estimation and timeout in urban transformation projects.
In this context, in the introduction part of study, a summary of the literature, the purpose, hypothesis and methodology of the study are given. In the theoretical framework, the general structure and stages of urban transformation projects, the risks and uncertainties in these projects, the definition and features of scheduling, its stages, importance and benefits, deterministic and probabilistic scheduling methods are mentioned. In the scheduling study section; a scheduling study was carried out with both Linked Bar Chart method and Monte Carlo Simulation on a sample urban transformation project at the parcel scale, which was created hypothetically. In the scheduling study made with the Linked Bar Chart method, the completion time of the sample project was calculated as 583 days (492 working days), while in the scheduling study made with Monte Carlo Simulation, it was calculated as a set of probabilistic values. For example, according to these values, the probability of completion before 724 days with a deviation of 141 days is 80%, the probability of completion before 744 days with a deviation of 161 days is 90%, and the probability of completion before 849 days with a deviation of 266 days is 99,99%. When the scheduling studies are compared, it has been determined that Monte Carlo Simulation produces more realistic results and offers more useful outputs for decision makers. Finally, in the conclusion and recommendations section; in line with the findings obtained from the scheduling study section and other sections, it has been stated that the Monte Carlo Simulation, which takes into account the risk and uncertainty situations and produces many useful outputs for project managers and schedulers, in the scheduling studies of urban transformation projects, and the study was concluded by making suggestions for future research.