Kaynak dengeleme sonrası en uygun iş programının seçimi için bir karar verme yaklaşımı
A decision support system for resource leveling
Yazar: OĞUZHAN TEMUR
Danışman: DOÇ. DR. ATİLLA DAMCI
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapı İşletmesi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
İnşaat sektörü, konut ve altyapı ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla ortaya çıkmış ve küresel ekonomide önemli bir sektör haline gelmiştir. Nüfus artışı, kentlerin genişlemesi ve ekonomik büyüme, inşaat projelerinin karmaşıklığını ve dinamizmini artıran unsurlar arasında yer almaktadır. İnşaat projelerinin yönetimi, coğrafi, ekonomik, sosyal ve teknolojik faktörlerin etkileşimiyle daha da karmaşık hale gelebilmektedir. Bu durum, inşaat projelerinin genellikle başlangıçta belirlenen bütçe, süre ve kalite hedeflerini karşılayamamasına neden olabilmektedir. Bu bağlamda, kaynak yönetimi, inşaat projelerinin başarıyla tamamlanabilmesi için kritik bir faktör olarak öne çıkmaktadır.

Kaynak yönetimi, insan kaynakları, ekipman, finansal kaynaklar ve zaman gibi kaynakların etkin kullanımı anlamına gelmektedir. Başarılı bir kaynak yönetimi, projenin bütçe, zaman ve kalite hedeflerine ulaşmasını sağlamakla birlikte, tüm paydaşların beklentilerini karşılamak için de önemlidir. Kaynak kullanımındaki dalgalanmalar, proje maliyetinin artmasına ve süresinin uzamasına yol açabilmektedir. Bu zorlukların üstesinden gelmek için kaynak dengelemesi gibi çeşitli yaklaşımlar kullanılmaktadır. Kaynak dengelemesi, proje süresi ile kaynak ihtiyaçlarını sabit tutarak kaynak kullanımındaki dalgalanmaları en aza indirmeyi amaçlar. Planlama mühendisleri, bu tür yaklaşımlar sayesinde bir proje için optimum kaynak yönetimini sağlayan iş programları oluşturmaktadırlar. Fakat, bu iş programları arasından en uygun olanını seçmek planlama mühendisleri için zorlu bir süreç olabilmektedir. Bu tez, inşaat projelerinde, kaynak kullanım kısıtı olmadan, kaynak dengelemesi sonrası en uygun iş programının seçilmesi için geliştirilen bir yaklaşım önermektedir. Söz konusu yaklaşım, kaynak kullanım kısıtı olmadan, kaynak dengeleme sonrasında oluşan iş programları arasından en verimli olanını belirlemek için planlama mühendislerine yardımcı olmayı amaçlamaktadır.

Tez kapsamında yapılan literatür araştırmasında kaynak yönetimi kapsamında kullanılan kaynak dengeleme yaklaşımları üzerine yapılan araştırmalar incelenmiştir. Kaynak dengeleme problemi için söz konusu yaklaşımlar kullanılarak en uygun çözüme ulaşma amacıyla yapılan çalışmalara ek olarak, kaynak dengelemede kullanılan amaç fonksiyonları ve minimum moment algoritması yaklaşımını inceleyen çalışmalar da incelenmiştir. Literatür, kaynak dengelemenin proje başarısı için kritik olduğunu ve kaynakların dengeli kullanılmasının proje süresi ve maliyetini olumlu yönde etkilediğini göstermektedir. Bunlarla birlikte, literatür incelemesi sonucunda kaynak dengeleme için farklı modellerin geliştirildiği ve birçok amaç fonksiyonunun kaynak dengeleme sürecinde kullanıldığı görülmüştür. Ancak, kaynak dengeleme işleminin ardından elde edilen iş programları arasında en uygun olanının belirlenmesi için yürütülen bir çalışmaya rastlanılmamıştır. Bu eksikliği gidermek amacıyla, kaynak kullanım kısıtı olmadan, olası tüm iş programı kombinasyonlarını oluşturabilen ve analiz edebilen web tabanlı bir kaynak dengeleme modeli geliştirilmiş ve bir karar verme yaklaşımı önerilmiştir. Söz konusu yaklaşım, kaynak dengeleme sonrasında elde edilen iş programlarına ait amaç fonksiyonlarının değerleri de göz önünde bulundurularak, iş programlarındaki aktiviteler için en yüksek toplam bolluk miktarına sahip olan iş programının en uygun iş programı olarak kabul edilmesidir. 

Tez kapsamında geliştirilen modelde kullanılan yöntemler sırasıyla: (1) Kritik Yol Yöntemi, (2) Kaynak Yönetimi Yaklaşımlarından Kaynak Dengeleme, ve (3) Kaynak Dengeleme için Minimum Moment Algoritması Yaklaşımı'dır. Kritik yol yöntemi, iş programı oluşturma süreçlerinde ve kaynak dengeleme yaklaşımı amaç fonksiyonları ile birlikte kaynak kullanımı dağılımının dengelenmesinde kullanılmıştır. Minimum moment algoritması yaklaşımı ise bu tez kapsamında önerilen karar verme yaklaşımının performansını ölçmek amacıyla uygulanmıştır.

JavaScript, HTML ve CSS ile web ortamında tasarlanarak geliştirilen kaynak dengeleme modeli, kritik yol yöntemi yardımıyla oluşturulan iş programı alternatiflerinin kapsamlı bir şekilde incelenmesini sağlamaktadır. Söz konusu model üç modülden oluşmaktadır: (1) iş programı modülü, (2) kaynak dengeleme modülü, ve (3) karar verme modülü. Söz konusu modüller, kullanıcı dostu bir arayüz sunarak planlama mühendislerinin kaynakları etkili bir şekilde görselleştirmesine ve yönetmesine olanak tanımaktadır. Tez kapsamında geliştirilen model literatürden örnek alınarak uyarlanan bir iş programı üzerinde uygulanmıştır. Uygulama sonucunda elde edilen sonuçlar tezde sunularak analiz edilmiştir. Bu sonuçlar ile beraber tez kapsamında önerilen karar verme yaklaşımı doğrultusunda örnek vaka analizi için en uygun iş programının seçimi nedenleri ile birlikte açıklanmıştır. Aynı zamanda söz konusu iş programına, minimum moment algoritması yaklaşımı ile de kaynak dengeleme süreci uygulanmıştır. Tez kapsamında önerilen karar verme yaklaşımının performansını ölçmek amacıyla, minimum moment algoritması yaklaşımı ile elde edilen sonuçlar geliştirilen kaynak dengeleme modelinin sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, geliştirilen kaynak dengeleme modelinin, tez kapsamında dikkate alınan amaç fonksiyonu için, minimum moment algoritması yaklaşımı ile elde edilen iş programından daha fazla iyileşme sağladığı görülmüştür.
 
Elde edilen sonuçlar tez çalışmasında detaylı olarak tartışılmıştır. Sonuç olarak, geliştirilen model ile birlikte önerilen karar verme yaklaşımının iş programı esnekliğini korurken kaynak histogramını optimize ettiği görülmüştür. Söz konusu yaklaşım, sunduğu iş programı esnekliği ile inşaat projelerinde beklenmedik durumlarla karşılaşıldığında proaktif karar verme ve kaynak yönetimini kolaylaştırarak proje hedeflerinin korunmasını sağlayabilir. Planlama mühendisleri için, iş programı esnekliği, proje yönetiminde önemli bir avantaj sunmaktadır. Bu tez, planlama mühendislerine, kaynak dengeleme sonrası en uygun iş programını seçme konusunda kapsamlı bir bakış açısı sunarak, proje yönetimini daha etkili bir hale getirmeyi amaçlamaktadır.

Son olarak, bu tez çalışmasının sunulmasının ardından ileride gerçekleştirilecek araştırma ve geliştirme süreçlerine katkı sağlayacak öneriler sunulmuştur.

Abstract:
A substantial sector of the global economy, the construction industry has expanded in response to the demand for housing and infrastructure. The complexity and dynamism and of construction projects have been increased by population growth, urbanization, and economic development. The management of these projects is further complicated by the interaction of technological, social, economic, and geographical factors. This situation frequently results in construction projects failing to meet the time, cost, and quality objectives that were initially established. In this context, resource management is emerging as a critical factor in the success of projects.

Resource management involves the efficient utilization of various resources, including human resources, equipment, financial resources, and time. Resource management is crucial for achieving the project's time, cost, and quality objectives, as well as meeting the expectations of all parties involved. Effective resource planning and management are necessary due to the complex and ever-changing nature of construction projects.

The management of resources is complicated by fluctuations in resource usage, which can contribute to increased project cost, extended project duration, and decreased labor productivity. Various approaches, such as resource leveling, are used to overcome these challenges. One of the two most important approaches is resource leveling involves the process of equitably distributing the demand for resources based on the available supply over a specific time frame. The objective of resource leveling is to optimize resource utilization by minimizing fluctuations in resource usage, thus avoiding both over allocation and underutilization of resources.

Objective functions (e.g., the minimization of the sum of absolute deviations between resource usage and average resource requirements at specific time intervals) have been employed in studies on resource leveling in construction projects to develop a leveled resource usage histogram. Despite the practicality of objective functions, it remains a challenging task for schedulers to identify the most suitable schedule from a collection of alternatives which generate same optimal result for the leveling objective function. Though many research have been conducted on resource leveling, none have focused exclusively on determining the most optimal schedule among multiple schedules that achieve the same ideal result for the objective function employed in resource leveling. Therefore, the primary objective of this thesis is to propose a systematic approach for selecting the most appropriate schedule after resource leveling in construction projects.

For this purpose, a web-based resource leveling model capable of generating and analyzing all possible schedule combinations without constraints on resource utilization was developed. In the model developed within the scope of the thesis, three methodologies were implemented: Critical Path Method, Resource Leveling from Resource Management Approaches and Minimum Moment Algorithm Approach for Resource Leveling. 

The Critical Path Method was used in the process of scheduling. The Critical Path Method is a planning methodology developed for organizing construction projects and completing a project. It is frequently used to sequence project activities based on time and precedence relationships. The fundamental principles of the Critical Path Method involve determining the start/finish times of each activity and the logical relationships between activities. This information is utilized to calculate the minimum time required for project completion. Subsequently, a path formed by critical activities is identified. This path consists of a set of activities that affect the total project duration and are most sensitive to delays.

The resource leveling approach was used to level the resource utilization distribution together with the objective functions. The fundamentals of resource leveling involve shifting the early start times of non-critical project activities without any constraints on existing resources, in accordance with the allowed total float amounts. During resource leveling, the project duration remains constant and unchanged after leveling. It is assumed that resources are sufficient for initiating and continuing activities during resource leveling.

The performance of the decision support model was evaluated utilizing the Minimum Moment Algorithm, which was first introduced by Harris in 1978. One of the widely employed methodologies in project management is the Minimum Moment Algorithm.

The decision support model for resource leveling was developed utilizing JavaScript, HTML, and CSS programming languages in a web-based environment. The model has three modules: the scheduling module, the resource leveling module, and the decision-making module.

The scheduling module carry out basic Critical Path Method (CPM) calculations. The scheduling module is especially designed to perform the forward and backward passes in the CPM calculations.

The resource leveling module is responsible for managing the fundamental procedure of resource leveling. The resource leveling module aims to optimize resource usage by minimizing fluctuations and ensuring a consistent level of resource use. The resource leveling module receives the outcomes generated through the scheduling module, thus confirming the role of the scheduling module as the provider of inputs for the resource leveling module. The resource leveling module uses data from the scheduling module to execute its own algorithmic procedures. It is important to note that each module is developed to run in a harmonious manner through interaction with the others.

The decision-making module emphasizes the process of making unbiased decisions. The decision-making module is designed to determine the schedule that achieves the minimum objective function result for resource leveling and the maximum schedule flexibility among all possible CPM network diagrams. The main rationale behind this approach is to choose the schedule that offers the highest level of flexibility from the schedules that demonstrate the most evenly distributed resource utilization histogram. The decision making module receives the outcomes generated by the resource leveling module, thereby confirming the resource leveling module's role as the input provider for the decision making module. The decision-making module runs its own algorithms by utilizing data provided by the resource leveling module.

An effective method to verify the practicality and effectiveness of the proposed model is to utilize an illustrative example. An example network diagram, comprising of 20 activities, derived from Hegazy's (1999) study, is employed. The schedule module's calculations determined the total project duration to be 27 days. In addition, the project's total resource requirement was calculated to be 283, with an average daily resource requirement of 11. Moreover, the total amount of total float for the activities was determined to be 29.  

The resource leveling module runs the leveling procedure using the data generated by the scheduling module. A total of 24,971 schedules were emerged by modifying the early start times of non-critical activities, while maintaining that the interdependencies between activities were not breached. Additionally, the values of all objective functions presented in the thesis were calculated for each schedule by the resource leveling module. However, in the thesis, priority was given to the objective function of minimization of the sum of the absolute deviations between resource usage for a determined time interval (day, week etc.) and the average resource usage to achieve resource leveling. 

The decision-making module ultimately chooses the schedule or schedules that result in the lowest outcome out of 20 objective function results. The minimum value of the objective function was found to be 90 labor per day. After examining the results, the decision-making module concluded that out of 24,971 schedules, 348 of them achieved the minimum objective function result. Some of the 348 schedules were observed to have a varying sum of total floats. There is a single schedule that provides the maximum level of flexibility, with a total float of 21 days, while also achieving the lowest objective function result of 90 labor/day for resource leveling. In this thesis, the proposed approach for selecting the optimal schedule after resource leveling, without constraints on resource utilization, is to select the schedule with the highest total float for activities, considering the values of objective functions. According to this approach, the schedule with a total float of 21 was selected as the most appropriate schedule. To summarize, after implementing resource leveling, the objective function for the project decreased from 112 labor/day to 90 labor/day, resulting in a 20% improvement.

In addition, the Minimum Moment Algorithm approach was used to apply the resource leveling process to the same example network diagram. The decision support model's performance is evaluated by comparing the results obtained via the Minimum Moment Algorithm approach to the results of the proposed model. The objective function yields a result of 102 laborers per day for the schedule, which achieves a balanced resource utilization histogram through the implementation of the Minimum Moment Algorithm approach. In addition, the sum of the total float of activities amounts to 22 days. After applying resource leveling using the Minimum Moment Algorithm, the objective function for the project decreased from 112 labor/day to 102 labor/day, resulting in a 8.92% improvement. The comparison results revealed that the resource use histogram obtained through the proposed resource leveling model is more evenly distributed than the one obtained through the Minimum Moment Algorithm approach.

In sum, the decision-support model effectively optimizes the resource usage histogram while maintaining schedule flexibility. This model, with its provided schedule flexibility, can facilitate proactive decision-making and resource management in construction projects when unexpected situations arise, thereby preserving project objectives. Schedule flexibility is an important advantage in project management for planning engineers. Professionals in the construction industry can effectively manage resources, adjust to changes, minimize risks, and accomplish projects on time with a flexible and resource-balanced schedule. This thesis aims to provide planning engineers with a comprehensive perspective on selecting the optimal schedule after resource leveling, thereby making project management more effective.