The automation of critical path method using machine learning: a conceptual study

Yükleniyor...
Küçük Resim

Tarih

2021

Dergi Başlığı

Dergi ISSN

Cilt Başlığı

Yayıncı

İstanbul Gedik Üniversitesi

Erişim Hakkı

info:eu-repo/semantics/openAccess

Özet

This research aims to shed light on the use of machine learning in improving, developing and automating the critical path method, solving its problems, studying this effect and its dimensions, and discussing that from many aspects. The research is divided into two theoretical and practical parts. The theoretical part is concerned with studying the critical path method and its advantages, problems and challenges, as well as studying machine learning and artificial intelligence and its dimensions, reviewing materials and sources related to this, and then presenting suggestions and future solutions based on this study. As for the practical section, it is a questionnaire that targeted a segment of engineers, in particular, and others who have sufficient experience in both the critical path method and machine learning, and seeking their opinions on both topics. The result of the theoretical research was 14 theories or proposals that were presented based on the foregoing study. As for the practical questionnaire, a sample of 127 was taken. Through statistical analysis, the results were analyzed and discussed separately, and then a conclusion was drawn regarding them.
Bu araştırma, kritik yol yönteminin iyileştirilmesinde, geliştirilmesinde ve otomatikleştirilmesinde, problemlerinin çözülmesinde, bu etkinin ve boyutlarının incelenmesinde ve birçok yönden tartışılmasında makine öğrenmesinin kullanımına ışık tutmayı amaçlamaktadır. Araştırma teorik ve pratik olmak üzere iki bölüme ayrılmıştır. Teorik kısım, kritik yol yöntemini ve avantajlarını, problemlerini ve zorluklarını incelemek, makine öğrenmesi ve yapay zeka ve boyutlarını incelemek, bununla ilgili materyalleri ve kaynakları gözden geçirmek ve ardından öneriler ve gelecekteki çözümleri sunmakla ilgilidir. bu çalışma. Pratik bölüme gelince, bu, özellikle bir mühendis kesimini ve hem kritik yol yöntemi hem de makine öğrenimi konusunda yeterli deneyime sahip olan ve her iki konu hakkında görüşlerini arayan diğerlerini hedef alan bir ankettir. Teorik araştırmanın sonucu, yukarıdaki çalışmaya dayalı olarak sunulan 14 teori veya öneriydi. Pratik ankete gelince, 127 kişilik bir örneklem alındı. İstatistiksel analiz ile sonuçlar ayrı ayrı incelenip tartışılmış ve daha sonra bunlarla ilgili bir sonuca varılmıştır.

Açıklama

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı

Anahtar Kelimeler

Critical Path Method, Machine Learning, Artificial Intelligence, Kritik Yol Metodu, Makine Öğrenimi, Yapay Zeka

Kaynak

WoS Q Değeri

Scopus Q Değeri

Cilt

Sayı

Künye