Dağınık, atypik tekrarlı projelerin çoklu kaynak-kısıtlı zamanlaması için ajan tabanlı simülasyon

Neden dağınık projeleri planlamak bu kadar zor

Bir telefon şirketi ülkede onlarca yeni hücre kulesi kurduğunda ya da bir kamu hizmeti şirketi dağınık trafo merkezlerini yükselttiğinde, iş kağıt üzerinde basit görünür: birçok yerde benzer görevleri tekrarlamak. Gerçekte ise planlamacılar uzun mesafeler kat eden ekipleri, öngörülemeyen gecikmeleri ve sıkı teslim tarihlerine takılmak zorundadır. Elektronik tablolar ve Gantt şemaları gibi geleneksel araçlar bu hareketli bulmacayı yakalamakta zorlanır; bu da genellikle gereksiz seyahatler, boşta duran ekipler ve beklenenden çok daha uzun süren projelerle sonuçlanır. Bu makale, ekipleri ve sahaları harita üzerinde hareket eden dijital "ajanlar" olarak ele alan yeni bir bilgisayar tabanlı planlama yaklaşımını sunuyor; daha akıllı yönlendirme ve zamanlamanın bu karmaşık programları nasıl önemli ölçüde kısaltabileceğini gösteriyor.

Çok sayıda küçük iş, büyük lojistik baş ağrıları

Çalışma, yazarların da adlandırdığı şekilde dağınık atypik tekrarlı projelere odaklanıyor: şehirlerde, çöllerde ve köylerde yayılan 100’ün üzerinde telekom kulesi gibi, her biri biraz farklı tasarım ve inşa sürelerine sahip işler. Zorluk sadece her saha için ne zaman başlanacağını belirlemek değil; hangi yüklenicinin hangi konumu üstleneceği, hangi sırayla çalışılacağı ve ekiplerin kamyonlarda oturmak veya evrak beklemek yerine sürekli çalışmasını nasıl sağlayacağınızı da içeriyor. Kritik Yol Yöntemi veya Denge Çizgisi gibi klasik planlama yöntemleri düz yollar veya özdeş apartman katları için iyi çalışırken, sahalar uzak olduğunda, koşullar değişkenlik gösterdiğinde ve ruhsat gecikmeleri ya da erişim sorunları gibi beklenmeyen aksaklıklar yaygın olduğunda başarısız oluyor.

Ekipleri ve sahaları dijital aktörlere dönüştürmek

Buna çözüm olarak yazarlar, gerçek coğrafi verilerle bağlantılı ajan tabanlı bir simülasyon modeli kuruyor. Her inşaat sahası, kendi konumu, türü (örneğin açık arazide yeni bir kule veya mevcut bir yapıya eklenen ekipman) ve beklenen süresi olan yazılım ajanıdır. Her yüklenici ise ekiplerinin nereden başladığını, hangi tür sahaları inşa etmeye yetkili olduklarını ve aynı anda kaç işi yürütebileceklerini tanımlayan başka bir ajandır. Bu ajanlar harita tabanlı bir ortam içinde "yaşar" ve basit kuralları izler: bir ekip bir sahayı bitirdiğinde çalışabileceği en yakın bitmemiş saha için arama yapar ve oraya hareket eder. Model ayrıca hava durumu, ruhsatlar veya teslimat sorunları gibi rastgele gecikmeleri serpiştirir; böylece her simülasyon koşusu biraz farklı ama gerçekçi bir proje geçmişi üretir.

Simülasyonun üzerine akıllı arama eklemek

Düzinececeğin üzerinde sahayı birden fazla yükleniciye atamanın birçok yolu olduğu için araştırmacılar biyolojik evrimden ilham alan bir optimizasyon katmanı ekliyor. Bilgisayar, site havuzunu yükleniciler arasında bölmenin farklı yolları olan birçok alternatif atama deseni üretiyor ve her biri için genel programın ne kadar sürdüğünü görmek üzere simülasyonu tekrarlı olarak çalıştırıyor. Birçok döngü boyunca daha iyi performans gösteren desenleri tutuyor ve bunları karıştırarak yenilerini yaratıyor; böylece ekip–saha kombinasyonları ve daha hızlı bitiren yönlendirme desenleri üzerinde yavaşça yoğunlaşıyor. Bu süreç boyunca model, her ekibin seyahat ederken ne kadar zaman harcadığı, ne sıklıkla boşta kaldığı ve ne kadar yoğun kullanıldığı gibi performans ölçülerini otomatik olarak kaydediyor.

Gerçek dünya telekom uygulaması test alanı olarak

Çerçeve, Mısır’da 138 kule sahasından oluşan büyük bir telekom dağıtım programı üzerinde test ediliyor; bu sahalar üç ana türe ayrılıyor: tamamen yeni Greenfield kuleler, çatı üstü kuleler ve mevcut yapılarda yapılan hızlı "paylaşımlı" yükseltmeler. Yazarlar gerçek saha koordinatlarını, yüklenici depo noktalarını, gerçekçi takvimleri ve proje kayıtlarından alınan gecikme istatistiklerini kullanıyor. Ardından simüle edilmiş zaman çizelgelerini, programı bitirmenin yaklaşık 100 gün olacağını varsayan şirketin orijinal Excel tabanlı planı ile karşılaştırıyorlar. Aynı yükleniciler ve saha kısıtları kullanıldığında, ajan tabanlı yaklaşım yirmi bağımsız simülasyon koşusunda tutarlı şekilde işleri yaklaşık 49–56 gün içinde tamamlıyor ve ortalama süreyi yaklaşık 54 güne indirdi; bu %46’lık bir azalma demek. Model ayrıca hangi yüklenicilerin en çok seyahat ettiğini, hâlâ nerelerde uzun mesafe atamalarının gerçekleştiğini ve farklı kapasite ve uzmanlaşma senaryolarında ekiplerin ne kadar meşgul tutulduğunu da ortaya koyuyor.

Bu gelecekteki projeler için ne anlama geliyor

Açık bir ifadeyle çalışma, ekipleri ve sahaları harita üzerinde etkileşen aktörler olarak ele almanın —ve bilgisayarın belirsizlik altında birçok yönlendirme ve atama seçeneğini keşfetmesine izin vermenin— yaygın, dağınık bir programı çok daha verimli bir operasyona dönüştürebileceğini gösteriyor. Coğrafyayı ve rastlantısallığı göz ardı eden el yapımı elektronik tablolar yerine, planlamacılar bu çerçeveyi "ya şu olursa" senaryolarını test etmek, seyahat ve gecikmelerin zaman çizelgesine nasıl dalga dalga yayıldığını görmek ve daha güvenilir şekilde daha erken bitiren ekip tahsislerini seçmek için kullanabilirler. Mevcut model zamana odaklanıyor ve henüz maliyetleri veya yakıt kullanımını optimize etmiyor olsa da, gerçek bir telekom dağıtımındaki başarısı, harita-bilinçli ajan tabanlı simülasyonun optimizasyonla eşleştirildiğinde coğrafi olarak dağılmış inşaat ve altyapı programları için pratik bir karar destek aracı olabileceğini düşündürüyor.

Atıf: Sultan, R.A., Hamdy, K. & Essawy, Y.A.S. Agent-based simulation for multi-resource-constrained scheduling of scattered atypical repetitive projects. Sci Rep 16, 11759 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42832-1

Anahtar kelimeler: ajan tabanlı simülasyon, inşaat zamanlaması, coğrafi olarak dağılmış projeler, ekip tahsisi, telekom altyapısı