Çok amaçlı kurumsal kaynak planlaması uyarlama projelerinin insan kaynağı kısıtı ve belirsizlik altında çizelgelenmesi

Yıl 2020, , 1469 - 1486, 07.04.2020

Kemal Subulan

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.519652

Cited By: 1

Öz

Günümüzde, bilişim teknolojilerinin hızla
gelişmesine paralel olarak, kurumsal kaynak planlama (KKP) yazılım uyarlama
projeleri giderek artan bir öneme sahip olmaktadır. Bu bağlamda, proje
yöneticileri planlama ve proje çizelgeleme safhalarında, belirsizlik içeren birçok
durum ile karşı karşıya kalmaktadır. Bu çalışmada, proje organizasyon şeması
altında farklı görev/sorumluluklara sahip insan kaynağı kısıtı ve belirsizlik
altında, çok amaçlı bir KKP uyarlama projesinin çizelgelenmesi
hedeflenmektedir. Önerilen aralık programlama temelli çözüm yaklaşımı ile hem proje
parametrelerine/girdilerine ait belirsizlikler, hem de karar değişkeni olarak
tanımlanan çizelgeleme çıktılarına (aktivitelerin başlama ve/veya bitiş
zamanları) ilişkin belirsizlikler ele alınabilmektedir. Bunun sonucunda, proje
yöneticisinin risk iştahı doğrultunda, birçok alternatif çizelgenin üretilmesi
sağlanmıştır. Ayrıca önerilen yaklaşım ile çizelgeleme sürecinde, insan
kaynağına ilişkin etkinlik ve güvenilirlik faktörleri dikkate alınabilmektedir.
Son olarak, çalışma kapsamında sunulan bir uygulama çalışması ile KKP
projelerinin tamamlanma zamanının en küçüklenmesinin yanı sıra, proje için
ayrılan insan kaynağı kapasitesinin de en etkin şekilde kullanılması hedefi göz
önünde bulundurularak, uygulanabilir ve uzlaşık çözümlerin üretilebileceği
ortaya konmuştur. 

Anahtar Kelimeler

Kaynak kısıtlı proje çizelgeleme, KKP, insan kaynakları, aralık programlama, risk iştahı

Kaynakça

• 1. Vandaie R., The role of organizational knowledge management in successful ERP implementation projects, Knowledge-Based Systems, 21 (8), 920-926, 2008.
• 2. Workcube A.Ş. Başarılı bir ERP projesi gerçekleştirmek için bilmeniz gerekenler. https://workcube.com/documents/asset/genel/1E8087AA-1DD8-B721-2F61631362092776.pdf. Yayın tarihi 2012. Erişim tarihi Ocak 24, 2019.
• 3. Bernroider E.W.N., Wong C.W.Y., Lai K.H., From dynamic capabilities to ERP enabled business improvements: The mediating effect of the implementation project, International Journal of Project Management, 32 (2), 350-362, 2014.
• 4. Plaza M., Balancing the costs of human resources on an ERP project, Omega, 59, 171-183, 2016.
• 5. Hartmann S., Briskorn D., A survey of variants and extensions of the resource-constrained project scheduling problem, European Journal of Operational Research, 207 (1), 1-14, 2010.
• 6. Atli O, Kahraman C., Fuzzy resource-constrained project scheduling using taboo search algorithm, International Journal of Intelligent Systems, 27 (10), 873-907, 2012.
• 7. Yousefli A., A fuzzy ant colony approach to fully fuzzy resource constrained project scheduling problem, Industrial Engineering & Management Systems, 16 (3), 307-315, 2017.
• 8. Subulan K., Fully uncertain resource constrained project scheduling problem via interval programming: a real-life application in a LNG storage tank construction, 2nd International Conference on Economics Business Management and Social Sciences, Belgrade-Serbia, 10-14 May 2017.
• 9. Subulan K., Tamamen belirsiz kaynak kısıtlı proje çizelgeleme problemi için proje yöneticisinin riske karşı tutumunu dikkate alan aralık programlama tabanlı bir yaklaşım, Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, DOI: 10.5505/pajes.2019.10734, 2019.
• 10. Pritsker A., Watters L., Wolfe P., Multi-project scheduling with limited resources: a zero−one programming approach, Management Science, 16, 93–108, 1969.
• 11. Baykasoğlu A., Subulan K., Constrained fuzzy arithmetic approach to fuzzy transportation problems with fuzzy decision variables, Expert Systems with Applications, 81, 193-222, 2017.
• 12. Chang I.S., Tsujimura Y., Gen M., Tozawa T., An efficient approach for large scale project planning based on fuzzy Delphi method, Fuzzy Sets and Systems, 76 (3), 277-288, 1995.
• 13. Dawood H., Theories of Interval Arithmetic: Mathematical Foundations and Applications, LAP Lambert Academic Publishing, Saarbrücken, Germany, 2011.
• 14. Sengupta A., Pal T.K., On comparing interval numbers, European Journal of Operational Research, 127, 28–43, 2000.
• 15. Sengupta A., Pal T.K., Chakraborty D.,Interpretation of inequality constraints involving interval coefficients and a solution to interval linear programming, Fuzzy Sets and Systems, 119, 129–138, 2001.
• 16. Baykasoğlu A., Subulan K., A multi-objective sustainable load planning model for intermodal transportation networks with a real-life application, Transportation Research Part E, 95, 207-247, 2016.
• 17. Baker, K.R., Optimization Modelling with Spreadsheets, Wiley & Sons Inc., New Jersey, ABD, 2015.
• 18. Chinneck J.W., Ramadan K., Linear programming with interval coefficients, Journal of the Operational Research Society, 51 (2), 209-220, 2000.
• 19. Klir GJ., Fuzzy arithmetic with requisite constraints, Fuzzy Sets Systems, 91, 165–175, 1997.
• 20. Lodwick WA., Constrained interval arithmetic, Department of Mathematics, Colorado University, USA, CCM Report, 138, 1999.
• 21. Baykasoğlu A., Subulan K., A direct solution approach based on constrained fuzzy arithmetic and metaheuristic for fuzzy transportation problems, Soft Computing, doi.org/10.1007/s00500-017-2890-2, 2017.
• 22. Karadede A., Baykoç Ö.F., Kurumsal kaynak planlama (KKP) uygulaması sonrası işletmelerin yaşadığı sorunlar, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 21 (1), 137-149, 2006.
• 23. Aktaş R., Koçak A. ve Acar V., Kurumsal Kaynak Planlaması Teori ve Bilgisayar Destekli Uygulama Senaryoları, Gazi Kitabevi, Ankara, Türkiye, 2010.
• 24. Berkdemir S., Kurumsal Kaynak Planlaması, Nobel Akademik Yayıncılık, Ankara, Türkiye, 2013.
• 25. Canias ERP. Tüm ERP çözümlerimiz. https://www.caniaserp.com/tum-erp-cozumlerimiz. Erişim tarihi Ocak 24, 2019.
• 26. Canias ERP 6.04 Modüller. https://www.caniaserp.com/_userfiles/images/teknoloji/canias-erp-6-03-moduller.pdf. Erişim tarihi Oca 24, 2019.