Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2025
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ÜMİT BAHADIR
Danışman: Vedat Toğan
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:
İnşaat projelerinde iş programlarının oluşturulması, genellikle deneyimli planlayıcılar tarafından manuel yöntemlerle yürütülmekte olup, bu yöntem yoğun emek harcanan, zaman alıcı ve hata riski yüksek bir süreç olarak tanımlanmaktadır. Çeşitli çözüm yöntemleri geliştirilmiş olsa da çoğu proje hala manuel iş akışlarıyla yürütülmektedir. Bu durum, sektörün dijitalleşme ve otomatik çözümlere olan ihtiyacını ortaya koymaktadır. Tez kapsamında, iş programı hazırlama sürecini hızlandırmak ve hataları azaltmak amacıyla Yapı Bilgi Modellemesi (BIM) ve makine öğrenimi (ML) yöntemleri bütünleşik bir çerçevede ele alınmıştır. 24 projeden derlenen 1390 aktivite üzerinde altı farklı ML modelleriyle aktivite-ardıl ilişkileri tahmin edilmiş, parametre optimizasyonu sonucunda en yüksek doğruluk oranları elde edilen modeller seçilmiştir. Bu veriler, Revit ortamına entegre edilen "BIM Auto Scheduling" eklentisiyle tez kapsamında geliştirilen Dynamo kodlarını otomatik olarak çalıştırarak iş programının üretilmesini sağlamaktadır. Ardından, Navisworks ortamında geliştirilen "BIM Auto Scheduling – Import CSV" eklentisi ile aktivite-yapı elemanı eşleştirmeleri otomatikleştirerek 4B simülasyonun daha hızlı ve hatasız bir şekilde oluşturulması gerçekleştirilmiştir. Önerilen model, inşaat projeleri için basit ve kullanıcı dostu bir otomatik iş programı oluşturma aracı olarak öne çıkmaktadır. Bu yaklaşım, manuel planlamanın yol açtığı zaman kaybı ve hata risklerini en aza indirerek, proje paydaşlarına kapsamlı bir iş planı sunmaktadır.