Journals / Journal of Information Systems and Management Research / 2023 / Cilt: 5 Sayı: 1

Yapay Zeka Teknikleri Kullanılarak Proje Üretim Sistemlerinin Tasarımı ve Geliştirilmesi

Pages
1–12
Publication Date
2023-06-30
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Çalışma kapsamında oluşturulan yazılım proje yürütücülerine, gelecekte yapılacak benzer projelerin başarısını öngörümleyerek, iş zekası ve verilecek kararlara destek sunma noktalarında fayda sağlamaktadır.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Belirlenen hedefler doğrultusunda süreç, yöntem, bilgi, beceri ile deneyimlerin uygulanması süreçlerini kapsayan proje yönetimi sürecinde başarıya ulaşmak için şüphesiz gelişen teknolojinin birlikte getirdiği yöntem ve tekniklerin uygulanması gerekmektedir.
📊
Key Findings & Data:Proje yönetim sürecinde tanımlanan görevlere atanan personelin, süreç içerisinde veya sonunda görevi yerine getirmede göstermiş olduğu performansın değerlendirilmesi özellikle kurum ve kuruluşlara daha sonra hayata geçirecekleri projelerde yol gösterici olacaktır.
💡
Conclusion & Impact:Çalışma kapsamında oluşturulan yazılım proje yürütücülerine, gelecekte yapılacak benzer projelerin başarısını öngörümleyerek, iş zekası ve verilecek kararlara destek sunma noktalarında fayda sağlamaktadır.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Makine Öğrenmesi · Web Uygulamaları · Yönetim Bilişim Sistemleri

Özet

Belirlenen hedefler doğrultusunda süreç, yöntem, bilgi, beceri ile deneyimlerin uygulanması süreçlerini kapsayan proje yönetimi sürecinde başarıya ulaşmak için şüphesiz gelişen teknolojinin birlikte getirdiği yöntem ve tekniklerin uygulanması gerekmektedir. Proje yönetim sürecinde tanımlanan görevlere atanan personelin, süreç içerisinde veya sonunda görevi yerine getirmede göstermiş olduğu performansın değerlendirilmesi özellikle kurum ve kuruluşlara daha sonra hayata geçirecekleri projelerde yol gösterici olacaktır. Çalışma kapsamında oluşturulan sistem modeli ile proje yönetim sürecinde, farklı tür ve büyüklükteki kurum ve kuruluşların, sahip oldukları personelin yeterlilikleri doğrultusunda proje tanımlanmasının gerçekleştirilmesine, değerlendirilmesine ve geçmiş deneyimler sonucu elde edilen proje verisi doğrultusunda makine öğrenmesi süreçleri işletilerek proje başarısının öngörümlenmesine olanak sağlanacaktır. Geliştirilen sistem modeli bünyesinde proje tanımlamasının gerçekleştirilebileceği PHP betik dili tabanlı web uygulaması, proje yönetim sürecinde ihtiyaç duyulan verinin tutulduğu ilişkisel MySQL veri tabanı ve makine öğrenmesi sürecinin işletilebilmesi için gerekli olan kütüphanelerin bulunduğu Python kod dosyaları bulunmaktadır. Çalışma kapsamında gerçekleştirilen uygulama Türkiye’de bulunan bir üniversitede yürütülen bilimsel araştırma projesinin değerlendirme verisi kapsamında oluşturulmuştur. Makine öğrenmesi süreçlerine dahil edilen veri setinde Karar Ağaçları Regresyon modelinin, sahip olduğu 1.01 MSE ve 0.96 R-Kare değeri ile en yüksek doğruluğu elde ettiği gözlemlenmiştir. Çalışma kapsamında oluşturulan yazılım proje yürütücülerine, gelecekte yapılacak benzer projelerin başarısını öngörümleyerek, iş zekası ve verilecek kararlara destek sunma noktalarında fayda sağlamaktadır.

🔖

Cite This Article

ÖZGÜR, A. S., TARHAN, Ç., KOMESLİ, M., TECİM, V. (2023). Yapay Zeka Teknikleri Kullanılarak Proje Üretim Sistemlerinin Tasarımı ve Geliştirilmesi. Journal of Information Systems and Management Research, Cilt: 5 Sayı: 1, 1–12. https://ajindex.com/articles/952491

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Alnıak, M.Oktay. (2011). Proje Yönetimi: Makaleler, Derlemeler, Örnek Olaylar. İstanbul:
  2. Beta Yayınları.
  3. Topçu, M. K. (2021). Savunma tedarik proje yönetiminde entegre proje ekiplerinin kullanımına yönelik bir model önerisi. Savunma Bilimleri Dergisi, (39), 211-248.
  4. Erdem, A. Proje değerlendirme ölçeğinin uygulamasının analizi: fen bilimleri öğretmen projeleri örneği. Dokuz Eylül Üniversitesi Buca Eğitim Fakültesi Dergisi, (38), 79-94.
  5. Kılınç, M., Tarhan, Ç., & Aydın, C. (2020). Kitle Fonlaması Projelerinin Karar Ağacı ve Rastgele Orman Algoritmalarıyla Sınıflandırılması. Journal of Information Systems and Management Research, 2(2), 16-25.
  6. Çelebi, F., & Bulut, Y. (2016). Kurumsal kaynak planlaması (erp) ve erp yazılımı kullanan bir işletmenin incelenmesi. Akademik Bakış Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler Dergisi, (57), 166-177.
  7. Ömürbek, N., Makas, Y., & Ömürbek, V. (2015). AHP ve TOPSIS yöntemleri ile kurumsal proje yönetim yazilimi seçimi. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (21), 59-83.
  8. Bilir, C. & İnce, Y. (2019). Kurumsal proje yönetimi olgunluk modeli ve yerel yönetimler uygulaması. Hacettepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 37(3), 391-422.
  9. Relich, M. (2013). Project parameter estimation on the basis of an ERP database. Foundations of Management, 5(2), 49-58.
  10. Pellerin, R., Perrier, N., Guillot, X. & Léger, P. M. (2013). Project management software utilization and project performance. Procedia Technology, 9, 857-866.
  11. Gil Ruiz, J., Martínez Torres, J. & González Crespo, R. (2020). The Application of Artificial Intelligence in Project Management Research: A review. International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, http://dx.doi.org/10.9781/ijimai.2020.12.003
  12. Calp, M. H. & Akcayol, M. A. (2020). Yazılım projeleri için yapay sinir ağlarına dayalı web tabanlı risk yönetim sisteminin tasarımı ve gerçekleştirilmesi: WEBRISKIT. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 26(5), 993-1014.
  13. Li, H., Tang, S. & Love, P. E. (2002). VHBuild. com: a Web‐based system for managing knowledge in projects. Internet Research. Ong, S. & Uddin, S. (2020). Data science and artificial intelligence in project management: the past, present and future. The Journal of Modern Project Management, 7(4). Buah, E., Linnanen, L., Wu, H. & Kesse, M. A. (2020). Can Artificial Intelligence Assist Project Developers in Long-Term Management of Energy Projects? The Case of CO2 Capture and Storage. E