YÖNEYLEM (73) – Merkezi Limit Teoremi – Yöneylem Araştırması Nedir? – Yöneylem Araştırması Yaptırma – Yöneylem Araştırma Ücretleri

Ödev, Proje, Makale, Tez, Çeviri, Niyet mektubu yapma konusunda uzmanlaşmış bir ekibe sahip olan Ödevcim, size tüm alanlarda destek olmak için burada. Dilerseniz tüm ödevinizi biz hazırlayalım, dilerseniz size dilediğiniz konuda özel ders verelim. Ödevcim ekibine ulaşmak çok kolay. Hemen Whatsapp destek hattımızdan veya akademikodevcim@gmail.com mail adresimizden bizlere talebinizi iletebilir, ücretlerimiz hakkında fikir edinebilirsiniz. Yöneylem, Yöneylem Araştırması Yaptırma, Yöneylem Araştırma Ücretleri
YÜZDEBİRLİK TAHMİNLERİ KULLANAN AÇIKLAMALI ÖRNEK
Eşitliklerin kullanımını göstermek için (3) ve (4), jet uçaklarının revizyonu ile ilgili bir örnek verilecektir. Tablo 9-2’de verilen veriler, revizyon faaliyetleri ağı boyunca kritik (en uzun) yolu oluşturan dokuz faaliyeti listeler. Fiziksel alan sınırlamaları nedeniyle, bir revizyon görevine atanabilecek erkek sayısı neredeyse sabittir.
Bu nedenle, bir revizyon projesi programın gerisinde kaldığında bir faaliyet insan gücü eklenerek hızlandırılamaz ve bu nedenle, fiili faaliyet süresi sürelerinin istatistiksel olarak bağımsız olduğunu varsaymak mantıklıdır. Ayrıca, kritik yol bir sonraki en kritik yoldan önemli ölçüde daha uzundur, böylece Merkezi Limit Teoreminin olağan PERT uygulaması haklı çıkarılır.
Tablo 9-2’de verilen sonuçlar, bu faaliyet dizisinin beklenen süresinin 169.0 saat (7.05 gün) olduğunu ve gerçek performans sürelerinin standart sapmasının 11.3 saate (0.47 gün) eşit olduğunu göstermektedir. Onda bir defadan daha fazla aşılmayacak olan revizyon süresi, bu istatistikler denklemdeki bu istatistikler ikame edilerek tahmin edilebilir.
Bu örnekte amaç, revizyon projesini yedi günde tamamlamaktı. Bu nedenle, projenin toplam süresini en az 0.65 gün veya yaklaşık iki iş vardiyası veya standart sapmada bir azalma için revizyon tekniklerinde veya yapılacak işin kapsamındaki teknolojik değişiklikler yapılmalıdır. Proje süresi veya her ikisinin bir kombinasyonuna. bakılır.
ETKİNLİK ZAMAN TAHMİNLERİ VE PERFORMANS İZLEME
PERT istatistiksel yaklaşımına sıkça yapılan eleştirilerden biri, a, m ve b değerlerini sağlayan kişilerin doğru verileri sunacak deneyime sahip olmamasıdır. Bu eleştiri büyük ölçüde planlanan işin doğasından kaynaklanmaktadır. Ayrıca, tahmin ediciler tutarlı değil, bazıları muhafazakar, bazıları ise tahminlerini yaparken liberal. Ek olarak, bazı yüksek otoritelerin keyfi nedenlerle zamanın ne olmasını istediği bilgisiyle tahminlerin önyargılı olma ihtimali de vardır.
Bu sorun, MacCrimmon ve Ryavec tarafından incelenmiştir. ‘ Çeşitli hata kaynaklarının ortalama, t ,, ve standart sapma (v,) tahminleri üzerindeki etkilerini inceledi. Faaliyet zamanı dağılımının bir beta dağılımı olduğunu varsayarak (1) tarafından ortaya konan hataları dikkate aldılar; (2) (3) ve (4) denklemleri ile verilen PERT yaklaşık formüllerini kullanarak ve (3) gerçek değerler yerine a, m ve b tahminlerini kullanarak yapılır.
Bu hata kaynaklarının sırasıyla t ve (~,) ‘~% f 3 0 ve (b – a) aralığının yüzde 15’inde tahminlerinde mutlak hatalara neden olabileceği sonucuna varmışlardır. Ancak bu hatalar hem olumlu hem de olumsuz olduğundan, birbirlerini iptal etme eğiliminde olacaktır.
Bu sorun, bir ana müteahhit ve birkaç alt yükleniciyi içeren büyük ölçekli bir geliştirme projesinden elde edilen gerçek verileri inceleyen King ve Wilson tarafından da değerlendirildi. Faaliyetin başlangıcı yaklaştıkça etkinlik öncesi zaman tahminlerinin doğruluğunda genel bir artış olduğu hipotezini incelediler.
Bu hipotezi reddettiler. Verileri ayrıca, zaman tahminlerinin çoğunun iyimser olduğunu, bazılarının gerçek aktivite süresinin yüzde 13’ü kadar düşük olduğunu gösterdi. Aktivite başladıktan sonra kalan ömür tahminlerini iyileştirme yeteneği açısından aynı sonuca varıldı. Bu çalışmada, kalan yaşam tahmini, gerçek değerin ortalama yüzde 72’siydi.
Bu bulgular temelinde, yazarlar tüm zaman tahminlerinin yukarı doğru ayarlanmasını dikkate almayı önerdiler. İncelenen projede 1,39 çarpanı, faaliyet süresindeki ortalama hatayı sıfıra indirecektir.
Bu sorunun pek dikkat çekmeyen bir diğer ciddi yönü de etkinlik performans sürelerine uygulanan “Peter İlkesi” nin etkisidir. Şöyle ifade edilebilir: Bir faaliyeti gerçekleştirmek için gereken fiili zaman, en azından kendisine ayrılan zamanı dolduracak şekilde artacaktır. Şekil 9-9’a atıfta bulunulduğunda, bir aktiviteyi gerçekleştirmek için gerçek sürenin, ortalamayı aştığı sıklıkta ortalama tı’den daha az olması beklenir. (Yaklaşık burada kullanılır çünkü sağa (veya sola) eğimli bir dağılım için ortalama, medyandan veya% 50 puandan biraz daha büyük (veya daha az) olacaktır.
Deneyim, hiç kuşkusuz, performans süresinin ortalamadan daha az olabileceği bir durumu ele alma ve ilk ürün spesifikasyonunun ötesinde sonuçları yeniden gözden geçirmek veya iyileştirmek için ortaya çıkarılan bir durumu ele almaya yönelik mevcut insan cazibesi nedeniyle bunu kabul etmeyecektir. “diğer şeyleri” tamamlama çabalarının faaliyetten uzaklaştırılmasıyla gerçekleştirilir.
Thii, beklenen değerlerden (t,) daha az performans sürelerinin gerçekleşeceği bir ortam yaratmak için yönetime gerçek bir meydan okuma sunar. Aşağıda açıklanan kontrol çizelgesi prosedürü, bu sorunun hafifletilmesinde yardımcı olabilir.
Yazarların daha fazla umut vaat ettiğini düşündükleri bu soruna bir başka yaklaşım da, gelecek tahminlerini iyileştirmek için zaman tahminleri yapan bireylerle olumlu geribildirim bilgisi vererek çalışmaktır. Faaliyet süresi tahminlerini sağlayan her kişi için kayıtların tutulması önerilir. Bu kayıtlar, denklem (6) ‘da gösterildiği gibi standart sapma birimleri cinsinden tahmin edilen ve gerçek aktivite performans sürelerinin sapmasını vermelidir.
- Z = tahmini ve gerçek süre arasındaki farkın sürenin tahmini standart sapmasına bölümü
Bu analizi karmaşıklaştıran bir problem, aktiviteyi içeren iş için spesifikasyonların veya aktiviteye uygulanan çaba seviyesinin aktivite tamamlanmadan önce değişebilmesidir.
Bu durumlarda, tek geçerli prosedür, aktivite spesifikasyonundaki veya çaba seviyesindeki nihai sapmadan hemen sonra yapılan tahmini ortalama süreyi (t ,,) kullanmaktır.
Belirli bir tahminci için hesaplanan Z değerleri daha sonra tablo haline getirilebilir ve ilişkilendirildiği ek faaliyetler tamamlandıkça incelenebilir. Teorik olarak, bu Z değerleri rasgele yaklaşık sıfır ile yaklaşık -3 ile +3 arasında değişmeli ve değerlerin çoğu sıfıra yakın olmalıdır.
Bu modelden sapmaların çok mantıklı bir yorumu vardır; tahminlerde iyileştirmeler yapılabilmesi için verileri sağlayan tahminci tarafından incelenmelidir. Noktalar, sıfır merkez çizgisinden daha düşük bir ortalamaya göre değişirse, tahmin edicinin, atanan görevleri gerçekleştirmek için gereken zamanı küçümseme gibi ortak bir sorunu vardır.
Benzer şekilde, sıfırdan büyük bir ortalama ile ilgili varyasyon, performans sürelerinin tutarlı bir aşırı tahminini gösterir. Ayrıca, performans süresi dağılımları çarpıksa, puanlar – 3 ila +3 veya muhtemelen – 4 ila +4 arasında değişmelidir.
Çok geniş bir aralıkta değişiyorlarsa, örneğin 5, o zaman genel olarak, kötümser ve iyimser tahminler (b – a) arasındaki fark artırılmalıdır. Diğer olasılık çok olası değildir, ancak çok dar bir aralıktaki tutarlı varyasyon, farkta (b – a) bir azalma gerektirecektir.
Ödev, Proje, Makale, Tez, Çeviri, Niyet mektubu yapma konusunda uzmanlaşmış bir ekibe sahip olan Ödevcim, size tüm alanlarda destek olmak için burada. Dilerseniz tüm ödevinizi biz hazırlayalım, dilerseniz size dilediğiniz konuda özel ders verelim. Ödevcim ekibine ulaşmak çok kolay. Hemen Whatsapp destek hattımızdan veya akademikodevcim@gmail.com mail adresimizden bizlere talebinizi iletebilir, ücretlerimiz hakkında fikir edinebilirsiniz. Yöneylem, Yöneylem Araştırması Yaptırma, Yöneylem Araştırma Ücretleri
bir revizyon projesi ETKİNLİK ZAMAN TAHMİNLERİ VE PERFORMANS İZLEME kişilerin doğru verileri sunacak deneyim YÖNEYLEM (73) – Merkezi Limit Teoremi – Yöneylem Araştırması Nedir – Yöneylem Araştırması Yaptırma – Yöneylem Araştırma Ücretleri YÜZDEBİRLİK TAHMİNLERİ KULLANAN AÇIKLAMALI ÖRNEK
Son Yorumlar