A three-phase approach for robust project scheduling: An application for R&D project scheduling

Abstract

Projelerin yürütülmesi süresince, özellikle çoklu proje ortamında, proje planlarının ve bütçelerinin sapmasına, dolayısı ile de teslim tarihlerinin gecikmesine, kaynakların boş beklemesine, iç envanterin ve sistem oynaklığının artmasına sebep olan beklenmeyen durumlarla karşılaşılır. Bu tezde, Türkiye'de lider bir ev eşyası şirketinin Ar-Ge Merkezi'ndeki rastsal ve dinamik proje çizelgeleme ortamı kaynak kısıtlı çoklu proje çizelgeleme problemi olarak ele alınmış ve Ar-Ge projelerinin çizelgelenmesi için veri madenciliği ile proje çizelgeleme tekniklerini harmanlayan üç-aşamalı bir yaklaşım önerilmiştir. Proje aktiviteleri bölünebilir olup birbirleri arasında genel öncelik ilişkileri vardır. Birinci aşamada, projelerin kaynak kullanımlarındaki sapmalara göre sınıflandırılması ve aktivitelerin kaynak kullanım sapmalarının tahmini için modeller geliştirilmiştir. İkinci aşamada, iki-amaçlı genetik algoritma kullanan iki adet proje çizelgeleme yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen iki-amaçlı genetik algoritmanın amaçları; genel proje tamamlanma süresini minimize etmek ve aktivitelerin olası gerçekleşme durumlarında başlangıç zamanlarından sapmalarının toplamını minimize etmektir. İkinci aşama birinci aşamanın çıktısını kullanarak baskın alternatif çözümler türetmektedir. Reaktif aşama olarak adlandırılan üçüncü aşama ise, proje planlarını etkileyen beklenmeyen bir durum olduğunda, proje ana çizelgelerini revize eder ve proje yöneticilerinin `eğer-ise analizleri` yapmalarına olanak sağlayarak gerçekleşebilecek riskler karşısında daha iyi önlem planları hazırlamalarına olanak sağlar.

During project execution, especially in a multi-project environment unforeseen events arise that disrupt the project process resulting in deviations of project plans and budgets due to missed due dates and deadlines, resource idleness, higher work-in-process inventory and increased system nervousness. In this thesis, we consider the preemptive resource constrained multi-project scheduling problem with generalized precedence relations in a stochastic and dynamic environment and develop a three-phase model incorporating data mining and project scheduling techniques to schedule the R&D projects of a leading home appliances company in Turkey. In Phase I, models classifying the projects with respect to their resource usage deviation levels and an activity deviation assignment procedure are developed using data mining techniques. Phase II, proactive project scheduling phase, proposes two scheduling approaches using a bi-objective genetic algorithm (GA). The objectives of the bi-objective GA are the minimization of the overall completion time of projects and the minimization of the total sum of absolute deviations for starting times for possible realizations leading to solution robust baseline schedules. Phase II uses the output of the first phase to generate a set of non-dominated solutions. Phase III, called the reactive phase, revises the baseline schedule when a disruptive event occurs and enables the project managers to make ?what-if analysis? and thus to generate a set of contingency plans for better preparation.