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

Yıl 2001, Cilt: 3 Sayı: 2, 29 - 39, 01.05.2001

Cevriye Gencer Orhan Türkbey

https://izlik.org/JA34FF49PC

Öz

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.

Anahtar Kelimeler

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

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

https://izlik.org/JA34FF49PC

Öz

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

Kaynakça

• 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.