Bilgi teknolojilerinde artırılmış skora göre çok ölçütlü proje seçimi
Multi criteria project selection based on augmented scoring in information technologies
- Tez No: 576473
- Danışmanlar: PROF. DR. NİLGÜN FIĞLALI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Portföy yönetimi, proje önceliklendirme ve proje seçimi pek çok alanda uygulaması olan bir problemdir. Bu problem kapsamında işletmenin belirlediği çeşitli kriterlere göre en değerli projeler seçilmek istenirken başta insan kaynağı ve bütçe kısıtları olmak üzere pek çok kısıta uygun proje seçimi yapmak gerekmektedir. Özellikle proje sayısının ve kısıtların arttığı durumlarda proje seçiminde kullanılacak metot önemli oranda sonucu etkilemektedir. Bu problemin çözümü için literatürde pek çok farklı metodoloji uygulanmıştır. Bu metotların başında ise Knapsack ve Data Envelopment Analysis (DEA) metotları gelmektedir. Bu çalışmada bir otomotiv firmasının Bilgi Teknolojileri Yazılım Geliştirme bölümünün portföyündeki projelerin önceliklendirilmesi ve firmanın kısıtları çerçevesinde belirli bir periyod için projelerin seçilebilmesi için farklı iki metod kullanılmıştır. Bu metodlardan ilkinde problem, portföydeki projelerin çoklu kriter skorlarına göre faydayı maksimize edecek şekilde Knapsack problemi olarak ele alınmıştır. Diğerinde ise Mavrotas ve diğ. (2008) önerdiği üzere projelerin öncelik sırasına göre hesaplanan artırılmış skorlar kullanılarak tam sayı programlama çalıştırılmış ve proje öncelikleri ve seçimi belirlenmiştir. Bu çalışmada iki metot ile elde edilen sonuçlar karşılaştırılmakta ve firmanın beklentilerine en uygun çözüm belirlenmeye çalışılmaktadır.
Özet (Çeviri)
Portfolio management, Project prioritization and Project selection is a common problem in many areas. Within the scope of this problem, while the companies wants to select most valuable project with respect to companies multiple criterias, selected portfolio should fit in many constraints such as budget and human resources. The method used in project selection effects the result especially in high number of projects and constraints environment. In literature, researchers have used so many different methods for Project selection problem. The most common methods used are Knapsack and Data Envelopment Analysis (DEA) methods. In this study, Project prioritization and Project selection with company contraints for a specific period problem of an automotive company information technology department has been studied. Two different models have been studied for this problem. One of them is Knapsack methodology which maximizes benefit with respect to multiple criteria scores of projects. The other method has been proposed by Mavrotas et al. (2008). This method suggests usage of augmented scores of projects which are calculated based on project ranks obtained from multiple scoring model. Then integer programming has been used for project prioritization and project selection problem. In this study, results of these two methods have been compared and the most suitable method has been defined based on company's expectations.
Benzer Tezler
- Adaptive and hierarchical classifier fusion approaches for network attack detection
Ağ saldırısı tespiti için uyarlanır ve aşamalı sınıflandırıcı tümleştirme yaklaşımları
ERKAN AS
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- A digital twin framework for predictive maintenance
Öngörücü bakım için dijital ikiz çerçevesi
MUSTAFA FURKAN SÜVE
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE
- Multispektral İHA verilerinin obje tabanlı sınıflandırılmasında ndym tabanlı performans artırım yaklaşımları
Ndsm-based potential enhancement approaches in object-based classification of multispectral uav data
İLYAS AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UMUT GÜNEŞ SEFERCİK
- Artificial neural network based electrical machine fault classification on FPGA
FPGA üzerinde yapay sinir ağı tabanlı elektrık makinesiarıza sınıflandırması
MERT YAŞAR AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SIDDIKA BERNA ÖRS YALÇIN
- Bilgi hizmetlerinde kullanıcı uyumlu dijital dönüşüm süreçleri, teknostres ve tasarım odaklı düşünme stratejileri
User compatible digital transformation processes, technostress and design thinking strategies in information services
KAAN ÇINAR
Doktora
Türkçe
2024
Bilgi ve Belge Yönetimiİstanbul ÜniversitesiBilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FAHRİ FURAT