Kamu yapım işi ihalelerinde uygun yüklenici tahmini için makine öğrenmesine dayalı bir karar destek sistemi önerisi
Proposal for machine learning-based decision support system for contractor selection in public contracts
Yazar: DUYGU TEKİN
Danışman: PROF. DR. VEDAT TOĞAN
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Kamu ihalesi = Public bidding ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; İhale = Tender

Özet:
İnşaat sektörü diğer sektörlerle hem özel hem de kamu aracılığıyla yakın bağlantı kuran, farklı uzmanlık alanlarıyla birlikte çalışan, risklerin yüksek olduğu karmaşık projelerin gerçekleştirildiği bir sektördür. Kamu, ihtiyacı olan işlerin bir kısmını özel sektörden ihale yoluyla temin ederek inşaat sektöründe bir nevi işveren konumunda yer almaktadır. Kamu ihale süreci, ihale faaliyetlerinin nasıl yürütüleceğini belirleyen bir dizi kural ve prosedürle temsil edilmektedir. Yapım projelerinin belirlenen maliyet, süre ve kalite hedeflerine ulaşılmasında kamu yapım işleri ihalelerinde kullanılmak üzere geliştirilmiş olan Kamu İhale Kanunu (KİK) dokümanları kullanılmaktadır. Kamu ihalelerinde ağırlıklı olarak ekonomik açıdan en uygun fiyat teklifine dayalı bir seçim süreci izlenmektedir. Uygulanan bu yöntem, yapım projelerinin istenilen süre, bütçe ve kalitede tamamlanmasında birtakım zorluklara yol açmaktadır. Fiyat dışı unsurlarında değerlendirmeye alınması ile bu durumun önüne geçilmeye çalışılmak istenilse de isteklilerin yeterlik kriterlerine teklif değerlendirme sürecinde yeterince önem verilmemektedir. Bu çalışmada, tamamlanmış kamu yapım işlerinin verileri incelenmiş ve ileride ihalesi yapılacak kamu yapım işinin istenilen performansla bitirilebilmesi veya istenilen performansın elde edilmesini sağlayacak maliyetin tahmini için makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak karar-destek modelleri oluşturulmuştur. Oluşturulan tahmin modellerinin performans sonuçları Doğruluk, Duyarlılık, Kesinlik, F1 Skoru metrikleriyle kıyaslanmıştır. Sonuç olarak, işveren projeye dair karmaşıklık, risk, iş büyüklüğü gibi farklı faktörleri göz önünde bulundurularak belirleyeceği ceza oranı ile yüklenicinin başarı sınıfını öngörebilecektir.

Anahtar kelimeler: İhale, yüklenici seçimi, makine öğrenmesi algoritmaları

Abstract:
The construction sector is a sector where complex projects with high risks are carried out, working with different fields of expertise that are closely connected with other sectors through both private and public. The public is in a kind of an employer position in the construction sector by procuring some of the works it needs from the private sector through tenders. The public procurement process is represented by a set of rules and procedures that determine how procurement activities are conducted. The Public Procurement Law documents developed to be used in public construction works tenders are used in achieving the determined cost, duration, and quality targets of construction projects. In public tenders, a selection process based mainly on the most economically suitable bid price is followed. This method, which is applied, causes some difficulties in completing the construction projects in the desired time, budget, and quality. Although it is desired to try to prevent this situation by taking into consideration the non-price elements, sufficient importance is not given to the qualification criteria of the bidders in the bid evaluation process. In this study, the data of the completed public works were examined, and decision-support models were created by using machine learning algorithms to estimate the cost to be completed with the desired performance or achieve the desired performance. The performance results of the models were compared with the Accuracy, Sensitivity, Precision, F1 Score metrics. As a result, the employer will be able to predict the success class of the contractor with the penalty rate to be determined by considering different factors such as complexity, risk, work size, etc. of the project.

Keywords: Tender, contractor selection, machine learning algorithms