PROJE TAMAMLANMA ZAMANININ BULUNMASINDA İSTATİSTİKSEL ANALİZ YARDIMIYLA BULANIK-PERT, KLASİK-PERT VE GERÇEK-DAĞILIM YÖNTEMLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

Bir projenin gerçekleşmesi için sıralanan işlerin ileriye dönük "başlama ve bitişi ile ilgili bilgilerin belirlenmesinde" kullanılan planlama ve kontrol tekniklerinden biri Klasik Pert (KPert) tekniğidir. Literatürde KPert tekniğine alternatif olarak Fuzzy-Pert (FPert) ve Gerçek Dağılım (GDag) teknikleri bulunmaktadır. Her üç teknik ile bir projenin; başlama ve bitişi ile ilgili bilgiler hesaplanabilir. Ancak, bir projenin başlama ve bitiş zamanlarının bulunmasında projenin büyüklüğünün değişebilirliğine bağlı olarak belirtilen yöntemlerin birbirlerine göre istatistiki anlamlılık yönünden üstünlükleri üzerinde durulmamıştır. Bu çalışmada, istenen amacı sağlayabilmek için aynı proje örnekleri üzerinde belirtilen metotlar istatistiki anlamlılık yönünden karşılaştırılarak bir analiz ve değerlendirme çalışması yapılmıştır.

Anahtar Kelimeler:

Proje değerlendirme, Şebeke optimizasyonu, Bulanık kümeler, İstatistiksel analiz, Gerçek dağılım

COMPARISON OF FUZZY-PERT, CLASSICAL-PERT AND REAL-DISTRIBUTION METHODS BY USING THE STATISTICAL ANALYSIS IN FINDING THE COMPLETING TIME OF PROJECT

In the literature, Classical-PERT (CPert), Fuzzy-PERT (FPert) and Real-PERT (RPert) techniques take place in the probabilistic determination of starting and finishing times, which are towards to the future of operational activities that are found in a project planning and control technique. But in each of these three techniques a statistical analysis is not done in terms of operation number, operation confusion, solution time and quality. In this study, by constructing a network, a comparable statistical analysis is made according to the mentioned performance criteria of each of the three techniques. Between the mentioned techniques, the paired-t test is applied in order to investigate whether there is a statistically significant difference or not. It is seen that CPert technique is more dominant when the results are considered in terms of solution difficulties and quality, operation confusion.

Keywords:

Project evaluation, Network optimization, Fuzzy sets, Statistical analysis, Reald Distribution,

PDF

___

Dubois D.; Prade H. (1979): “Decision-making under fuzzness, In Advances in Fuzzy Set and Applications”, p. 279-302, North-Holland, Amsterdam.
Prade H. (1981): “Operations research with fuzzy data, In Fuzzy Sets-Theory and Applica- tions to Policy Analysis and Information Systems”, p. 155-169, Plenum Press, New york.
Chanas S., Kamburowski J. (1981): “The use of fuzzy variables in PERT”, Fuzzy Sets Systems, V.5, pp.11-19.
Li R.J., Lee E.S. (1987): “Ranking fuzzy numbers-a comparison”, Proceedings of NAFIPS, May. 5-7, West Lafayette, Indiana.
McCahon C.S., Lee E.S. (1988): “Project network analysis with fuzzy activity times”, Computers and Mathematics Applications, V.15 (10), pp.829-838.
Lootsma F.A. (1989): “Stochastic and fuzzy Pert”, European Journal of Operations Research, V.43, pp.174-183.
Shipley M.F., Korvin A., Ömer K. (1997): “BIFPET methodology versus PERT in project management: fuzzy probability instead of the beta distribution”, Journal of Engineering and Technology Management, V.14, pp.49-65.
Mon D.L., Cheng C.H., Lu H.C. (1995): “Aplication of fuzzy distributions on project management”, Fuzzy Stes and Systems, V.73, pp.227-234.
Gencer C., Türkbey (2001):“The statistical analysis in finding the completing time of project” The I. Conf. On Computers and Industrial Eng. (28th ICC & IE), Cocoa Beach, Florida.