Utilizing fuzzy banana curve for project monitoring and control
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 15
فایل این مقاله در 16 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_RIEJ-13-3_005
تاریخ نمایه سازی: 27 مهر 1404
چکیده مقاله:
A key responsibility of project management is to control and monitor project progress. One commonly used tool is the S-curve, which highlights any deviations from the project plan. Another proper curve is the Banana curve, a variation of the S-curve that shows the earliest and latest times of the project schedule. This article introduces the Fuzzy Banana Curve (FBC) as a novel concept in project management. It considers the fuzzy duration of project activities and compares it with the actual progress curve, analyzing the effects of environmental vagueness by setting various α-cuts. According to the results of the research, if the actual progress percentage curve is above the ASAP curve with α-cut=۱, the project plan may not be defined accurately; if this curve is below or close to the ASAP curve with α-cut=۱, It can indicate the excellent performance of the project management, if this curve is placed under the ALAP curve with α-cut=۰, the project manager has used all the capacity to change the duration of the activities and all the floats of the scheduling network and has had the worst performance in the project. If the curve of the percentage of actual progress is placed between the curve of ASAP with α-cut=۱ and ALAP with α-cut=۰, in that case, it can be analyzed according to the vagueness of the project performance environment.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mahmood Jahanbani
Department of Industrial Management, Persian Gulf University, Bushehr, Iran.
Hamid Shahbandarzadeh
Department of Industrial Management, Persian Gulf University, Bushehr, Iran.
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 :