اجرای شبیه سازی روش تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی بر روی کنترل پروژه با استفاده از مدیریت ارزش کسب شده

سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 607

فایل این مقاله در 17 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

IIEC12_365

تاریخ نمایه سازی: 8 آبان 1395

چکیده مقاله:

کنترل پروژه یکی از قسمت های اصلی مدیریت تصمیم است که روش های جدیدی برای کمک به این حیطه ارائه شده است که از این جمله می توان به شبیه سازی سیستم های اندازه گیری مقدار ارزش کسب شده اشاره کرد .به طور معمول این مدل ها در مدل های سنتی قابلیت اجرا ندارند بدین منظور در این مقاله از کنترل زمانبندی با چندین متغیر استفاده شده است در ضمن تجزیه و تحلیلی مولفه های اصلی بر روی مرجع شبیه سازی شده کنترل زمان بندی ارائه شده است .با استفاده از یک آزمایش محاسباتی ، مشخص می شود که این سیستم های اندازه گیری کنترل زمان بندی چندمتغیری موجب بهبود و ارتقا عملکرد و نیز مزیت های کارکردی در مقایسه با مدل های تک متغیری سنتیEVM/ES می باشند.این امر زمینه محاسبه شدن دو سیستم اندازه گیری کنترل زمان بندی چندمتغیری (t. s) را فراهم می آورد، که می توان آن را به صورت دینامیک (پویا) در قالب نمودارهای کنترل پروژه نظارت و مشاهده کرد.

کلیدواژه ها:

مدیریت پروژه ، کنترل زمان بندی ، مدیریت مقدار(ارزش) کسب شده ، شبیه سازی

نویسندگان

شیما عرب زاده

دانشکده مهندسی صنایع ، دانشگاه پیام نور ،تهران ، ایران

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • J. Kelley, M. Walker, Critical Path Planning and Scheduling: An ...
  • W. Fazar, Program evaluation and review technique, The American Statistician ...
  • W. Herroelen, B. De Reyck, E. Demeulemee ster, Resource-com strained ...
  • R. Kolisch, R. Padman, An integrated survey of deterministic project ...
  • S. Hartmann, D. Briskorn, A survey of variants and extensions ...
  • M. Vanhoucke, On the dynamic uSe of project performance and ...
  • Q. Fleming, J. Koppelman, Earned Value Project Management, 3rd edition ...
  • M. Vanhoucke, Measuring time - improving Project performance using earned ...
  • D. Christensen, The estimate at completion problem: a review of ...
  • D. Christensen, Cost overrun optimism: fact or fictionl Acquisition Review ...
  • D. Christensen, R. Antolini, J. McKinney, A review of estimate ...
  • O. Zwikael, S. Globerson, T. Raz, Evaluation of models for ...
  • W. Lipke, Achieving normality for cost, The Measurable News (Fal/Winter ...
  • S. Vandevoorde, M. Vanhoucke, A comparison of different project duration ...
  • M. Vanhoucke, S. Vandevoorde, A simulation and evaluation of earned ...
  • R. Elshaer, Impact of sensitivity information _ the prediction of ...
  • M.-Y. Cheng, Y.-W. Wu, Evolutionary support vector machine inference system ...
  • M.-Y. Cheng, H.-S. Peng, Y.-W. Wu, T.-L. Chen, Estimate at ...
  • M. Wauters, M. Vanhoucke, Support vector machine regression for project ...
  • D. Christensen, K. Payne, Cost performance index stability - fact ...
  • K. Henderson, O. Zwikael, Does project performance stability exist? A ...
  • M. Wauters, M. Vanhoucke, Study of the stability of earned ...
  • T. Raz, E. Erel, Optimal timing of project control points, ...
  • R.A. Bowman, Developing activity duration specification limits for effective project ...
  • J. Pajares, A. Lopez-Paredes, An extension of the EVM analysis ...
  • J. Colin, M. Vanhoucke, Setting tolerance limis for statistical project ...
  • M. Lauras, G. Marques, D. Gourc, Towards a multi -dimensional ...
  • C. Mota, A. Almeida, L. Alencar, A multiple criteria decision ...
  • G. Marques, D. Gourc, M. Lauras, Multi-criteria performance analysis for ...
  • M. Caniels, R. Bakens, The effects of project management information ...
  • L. Raymond, F. Bergeron, Project management information systems: an empirical ...
  • Y. Hu, J. Du, X. Zhang, X. Hao, E. Ngai, ...
  • C. Fang, F. Marle, A simulation -based risk network model ...
  • O. Hazir, A review of analytical models, approaches and decision ...
  • W.A. Shewhart, Economic Control of Quality of Manufactured Product, vol. ...
  • Y. Fang, J. Zhang, Performance of control charts for autoregressive ...
  • J. MacGregor, T. Kourti, Statistical process contro] of multivariatc processes, ...
  • J.F. MacGregor, Using on-line process data to improve quality: challenges ...
  • H. Hotelling, A generalized t test and measure of multivariatc ...
  • S. Bersimis, S. Psarakis, J. Panaretos, Multivariate statistical process control ...
  • G.W. Stewart, et al., Collinearity and least squares regression, Statistical ...
  • W. Lipke, O. Zwikael, K. Henderson, F. Anbari, Prediction of ...
  • M. Vanhoucke, Measuring the efficiency of project contro] using fictitious ...
  • I. Jolliffe, Principal Component Analysis, Wiley Online Library, 2005. ...
  • K. Pearson, Lii. On lines and planes of closest fit ...
  • E. Anderson, Z. Bai, C. Bischof, S. Blackford, J. Demmel, ...
  • T. Kourti, J.F.MacGregor, Process analysis, monitoring and diagnosis, using multivariate ...
  • M. Vanhoucke, Dynamic scheduling: integrating schedule risk analysis with earned ...
  • P2 EngineVisit the P2 Engine website at www.p2engine. com (Jan. ...
  • D.S. Lee, J.M. Park, P.A. Vanrolleghem, Adaptive multiscale principal component ...
  • P. Nomikos, J.F. MacGregor, Multivariate SPC charts for monitoring batch ...
  • P.R. Nelson, J.F.MacGregor, P.A. Taylor, The impact of missing measuremens ...
  • R.J. Hyndman, Y. Fan, Sample quantiles in statistical packages, The ...
  • E. D emeulemeester, M. Vanhoucke, W. Herroelen, Rangen: a random ...
  • E. Orta, M. Ruiz, N. Hurtado, D. Gawn, Dec ision-making ...
  • D. Arnott, G. Pervan, Eight key issues for the decision ...
  • M. Vanhoucke, An overview of recent research results and future ...
  • Y.H. Kwak, L. Ingall, Exploring Monte Carlo simulation applications for ...
  • T. Williams, The contribution of mathematical modelling to the practice ...
  • R Core Team, R: A Language and Environment for Statistical ...
  • C. Loch, A. DeMeyer, M. Pich, Managing the unknow. d ...
  • S. AbouRizk, D. Halpin, J. Wilson, Fitting beta distributions based ...
  • M.E. Kuhl, E.K. Lada, N.M. Steiger, M.A. Wagner, J.R. Wison, ...
  • DecisionEdge, http : //www. decisionedge. com/20 14. ...
  • processes for simulation, in: S. Henderson, B.Biller, M. Hsieh, J. ...
  • W.J. McBride, C.W. McClelland, Pert and the beta distribution, IEEE ...
  • نمایش کامل مراجع