Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: GAMZE YALÇIN
Danışman: Savaş Bayram
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:İnşaat projelerinin başarısı, kullanılan çizelgeleme yöntemine ve bu yöntemin etkin bir şekilde uygulanmasına bağlıdır. Kritik Yol Yöntemi (CPM), uzun yıllardır inşaat projelerinde yaygın bir çizelgeleme aracı olarak kullanılmasına rağmen bazı dezavantajlara sahiptir. Bu çalışmada, öncelikle her bir faaliyetin süresini zaman segmentlerine ayırarak daha detaylı bir planlama imkânı sunan Kritik Yol Segmentleri (CPS) tekniği ele alınmıştır. CPS yaklaşımı, bir konut projesine uygulanmış ve yöntemin sunduğu avantajlar tartışılmıştır. İnşaat süre ve maliyetlerinin doğru tahmin edilmesi de inşaat yönetim süreçleri için büyük önem taşımaktadır. Çalışma kapsamında, makine öğrenimi (ML) yöntemleri kullanılarak kazanılmış değer yönetimi (EVM) tabanlı süre ve maliyet yaklaşımlarının öngörülebilirliği araştırılmıştır. 18 farklı süre tahmin yöntemi ve 19 farklı maliyet tahmin yöntemi kullanılarak veri seti oluşturulmuştur. Kayseri'de yapımı tamamlanan konut projesinin kaba faaliyetlerinin planlanan ve gerçekleşen proje verileri kullanılmıştır. Projenin nihai süresini ve maliyetini öngörmek için beş farklı Yapay Zekâ (AI) tabanlı model uygulanmış ve 10 farklı performans kriteri ile karşılaştırmalı olarak değerlendirilmiştir. Süre tahmini açısından Gauss Süreç Regresyonu (GPR) yönteminin, maliyet tahmini açısından ise Yapay Sinir Ağları (ANN) yönteminin daha başarılı olduğu tespit edilmiştir.