Proje yönetimi kapsamında risk tabanlı ve yapay zeka destekli bir maliyet tahmin modeli
A risk based and artificial intelligence supported estimation model in project management
Yazar: ERSİN NAMLI
Danışman: PROF. DR. ŞAKİR ESNAF
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Proje yönetimi = Project management ; İnşaat endüstrisi = Construction industry

Özet:
Sürekli artan rekabet ve hızlı değişim ortamında pazarda yer edinebilmek ve pazardaki mevcut konumun korunup geliştirilebilmesi hayati bir önem taşır. Bu durumda proje bazlı çalışan firmalarda etkin bir proje yönetimi anlayışı ve uygulaması gereklidir. Etkin bir proje yönetimi zaman, maliyet ve kalitenin optimizasyonuna ek olarak proje sürecinin iyi izlenmesine ve risklerin doğru yönetilmesine ihtiyaç duymaktadır. Proje sürecinin başarılı bir şekilde izlenmesi ve kontrol edilmesi, performans göstergelerinin doğru seçimi, şirketlerin kendi başarılarını ölçmelerine, rakipleriyle kıyaslamalarına ve böylece iyi bir yönetim altyapısına olanak sağlamaktadır.Devam etmekte olan projelerin tamamlanma maliyetlerini doğru tahmin edebilmek şirket kaynaklarının ve bütçesinin verimli kullanılması açısından çok önemlidir. Proje yürütme safhasında gerçekleştirilen maliyet tahminleri düzeltici faaliyetlerin ve risk tepkilerinin oluşturulmasına olanak sağlamaktadır.Projelerde maliyet ve süre tahminleri proje yönetimi performans ölçüm aracı olan kazanılmış değer analizi yöntemiyle yapılmaktadır. KDA yönteminde projenin tamamlanan kısmına ait performans verileri, proje geleceği ile ilgili tahmin hesaplamalarında kullanılmaktadır. KDA yöntemi doğrusal hesaplama sistemine dayalı olduğu için proje tahmini tamamlanma maliyet TTM değerinin hesaplanmasında yetersiz kalmaktadır. Geniş bir uygulama alanına sahip yapay zekâ teknikleri tahmin yöntemleri çalışmalarında da sıkça kullanılmış ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Tezde proje tamamlanma maliyetinin tahmini için optimizasyona dayalı sınıflandırma ve regresyon problemlerinde kullanılmakta olan destek vektör makineleri (DVM) yöntemi KD yöntemiyle entegre edilerek hibrit bir tahmin modeli geliştirilmiştir.Tezin ilk bölümünde proje yönetimi ve tahmin yöntemleri anlatılarak performansa dayalı tahmin yöntemleri üzerinde durulmuştur. Daha sonra Kazanılmış değer analizi, destek vektör makineleri ve yapay sinir ağları (YSA) yöntemleri anlatımları ve literatür çalışmaları verilmiştir.Uygulama bölümünde 10 adet konut projesi dokuz proje safhasına ayrılarak toplamda 90 veri ile çalışılmıştır. Her projenin her bir bölümünde analizler yapılarak günümüzde kullanımı devam eden, geleneksel yöntem olan KDA ile projelerin tahmini tamamlanma maliyet değerleri hesaplanmıştır. Daha sonra DVM+KD ve YSA+KD yöntemleri kullanılarak geliştirilen tahmin modeli ile proje maliyeti tahmin edilmiştir.KDA, DVM+KD, YSA+KD yöntemleriyle elde edilen proje maliyeti tahmin sonuçları gerçekleşen proje maliyetleri ile kıyaslanarak ortalama mutlak hata (OMH) ve hata karelerinin ortalamasının kökü (HKOK) değerleri hesaplanmıştır. Sonuçlar grafik ve tablo şeklinde tezde sunulmuştur. Son olarak DVM+KD ve YSA+KD yöntemleri ile geliştirilen tahmin modelinin proje yönetimi disiplinine olan katkılarından bahsedilmiştir.

Abstract:
In this increasing competition environment taking a new place furthermore protecting the current position in the market place have vital importance. In this case implementing an effective project management approach is required for project-based working companies. In addition to time, cost and quality optimization, it is also required to manage risks successfully and track project progress in detail. Tracking and control of a project process successfully and selection of appropriate performance indicators provide an opportunity to companies for comparison with others, measure their own success and thus companies have better management platform.It?s very important to make a right cost estimation for ongoing projects for effective use of companies? resources and budget. Cost estimations that made in project execution phase provide opportunity to form corrective actions an risk responses for project.Earned value analysis method which is project management performance measurement toll used for cost and time estimation in projects. In EVA method project?s performance data?s of completed parts used for estimation calculations of project future values. EVA method is inadequate in estimate at complete (EAC) value because it?s calculation method based on linear calculation system. Artificial intelligence techniques with wide application area also used in estimation studies and successful results obtained. In this thesis the optimization based classification and regression method support vector machines (SVM) method integrated with (EV) method so a hybrid estimation model developed for estimation of project completion cost.In first part of thesis project management, estimation methods and performance based estimation methods are explained. After this literature studies and explanations of earned value analysis, support vector machines and artificial neural networks methods are given.At the application section 10 resident projects separated to nine project phases and totally studied with 90 datas. Each part of every project analyzed with the current method (EVA) and their (EAC) values calculated. After that the developed estimation method with (SVM+EV) and (ANN+EV) methods are used to estimate project cost.Project costs estimation results that obtained with EVA. SVM+EV and ANN+EV methods are compared with actual project costs and mean absolute error and mean squared error values are calculated. Results are given with diagrams and charts. Finally contributions of the developed method with SVM+EV and ANN+EV methods to project management are explained.