کانال صنفی جامعه مهندسی

📍مدیریت منابع و زمان‌بندی به کمک هوش مصنوعی - بخش پنجم:

یادآوری: لینک بخش اول، لینک بخش دوم، لینک بخش سوم و لینک بخش چهارم

● زمان‌بندی پروژه، فرآیندی پیچیده و چندلایه است که در آن باید تعیین شود که هر فعالیت در چه زمانی آغاز و پایان می‌یابد. در پروژه‌های بزرگ با تعداد زیادی فعالیت و منابع محدود، زمان‌بندی بهینه می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. هوش مصنوعی می‌تواند این فرآیند را بهبود بخشد.

1⃣ زمان‌بندی پویا (Dynamic Scheduling): هوش مصنوعی می‌تواند به ایجاد زمان‌بندی‌های پویا کمک کند که بر اساس داده‌های جاری پروژه، به‌روزرسانی می‌شوند. در زمان‌بندی سنتی، برنامه‌ها ممکن است به ‌مرور زمان ناکارآمد شوند؛ اما هوش مصنوعی می‌تواند با بررسی تغییرات، زمان‌بندی‌ها را بهینه‌سازی کند.

● الگوریتم‌های جستجوی محلی (Local Search Algorithms): این الگوریتم‌ها بطور مداوم به دنبال بهبود در زمان‌بندی هستند. اگر یک تغییر در پروژه اتفاق بیفتد، هوش مصنوعی فوراً زمان‌بندی جدیدی را پیشنهاد می‌دهد که در آن، بهترین ترتیب برای انجام فعالیت‌ها حفظ شود.

● الگوریتم‌های اولویت‌بندی (Priority-Based Scheduling): در این روش، فعالیت‌ها بر اساس اولویت‌های خاصی مانند اهمیت پروژه، تأخیرهای احتمالی و منابع در دسترس زمان‌بندی می‌شوند.

2⃣ مدیریت وابستگی‌ها (Dependency Management): در پروژه‌ها، بسیاری از فعالیت‌ها به فعالیت‌های دیگر وابسته هستند. هوش مصنوعی می‌تواند این وابستگی‌ها را تحلیل کند و تأثیر تغییر در یک فعالیت را بر روی سایر فعالیت‌ها، شبیه‌سازی و مدیریت کند.

● تحلیل مسیر بحرانی (Critical Path Method): این روش به مدیران کمک می‌کند تا فعالیت‌های بحرانی را شناسایی کنند و با استفاده از هوش مصنوعی، تأثیر تغییرات در این فعالیت‌ها را روی زمان کلی پروژه محاسبه کنند.

● نمودار گانت (Gantt Chart): هوش مصنوعی می‌تواند به‌صورت خودکار، نمودارهای گانت را به‌روزرسانی کرده و نشان دهد که چگونه تغییرات در یک فعالیت روی کل پروژه تأثیر می‌گذارد.

@EngSociety

www.group-telegram.com/us/EngSociety.com/879

436 viewsedited  Sep 25 at 07:49

📍مدیریت منابع و زمان‌بندی به کمک هوش مصنوعی - بخش پنجم:

یادآوری: لینک بخش اول، لینک بخش دوم، لینک بخش سوم و لینک بخش چهارم

● زمان‌بندی پروژه، فرآیندی پیچیده و چندلایه است که در آن باید تعیین شود که هر فعالیت در چه زمانی آغاز و پایان می‌یابد. در پروژه‌های بزرگ با تعداد زیادی فعالیت و منابع محدود، زمان‌بندی بهینه می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. هوش مصنوعی می‌تواند این فرآیند را بهبود بخشد.

1⃣ زمان‌بندی پویا (Dynamic Scheduling): هوش مصنوعی می‌تواند به ایجاد زمان‌بندی‌های پویا کمک کند که بر اساس داده‌های جاری پروژه، به‌روزرسانی می‌شوند. در زمان‌بندی سنتی، برنامه‌ها ممکن است به ‌مرور زمان ناکارآمد شوند؛ اما هوش مصنوعی می‌تواند با بررسی تغییرات، زمان‌بندی‌ها را بهینه‌سازی کند.

● الگوریتم‌های جستجوی محلی (Local Search Algorithms): این الگوریتم‌ها بطور مداوم به دنبال بهبود در زمان‌بندی هستند. اگر یک تغییر در پروژه اتفاق بیفتد، هوش مصنوعی فوراً زمان‌بندی جدیدی را پیشنهاد می‌دهد که در آن، بهترین ترتیب برای انجام فعالیت‌ها حفظ شود.

● الگوریتم‌های اولویت‌بندی (Priority-Based Scheduling): در این روش، فعالیت‌ها بر اساس اولویت‌های خاصی مانند اهمیت پروژه، تأخیرهای احتمالی و منابع در دسترس زمان‌بندی می‌شوند.

2⃣ مدیریت وابستگی‌ها (Dependency Management): در پروژه‌ها، بسیاری از فعالیت‌ها به فعالیت‌های دیگر وابسته هستند. هوش مصنوعی می‌تواند این وابستگی‌ها را تحلیل کند و تأثیر تغییر در یک فعالیت را بر روی سایر فعالیت‌ها، شبیه‌سازی و مدیریت کند.

● تحلیل مسیر بحرانی (Critical Path Method): این روش به مدیران کمک می‌کند تا فعالیت‌های بحرانی را شناسایی کنند و با استفاده از هوش مصنوعی، تأثیر تغییرات در این فعالیت‌ها را روی زمان کلی پروژه محاسبه کنند.

● نمودار گانت (Gantt Chart): هوش مصنوعی می‌تواند به‌صورت خودکار، نمودارهای گانت را به‌روزرسانی کرده و نشان دهد که چگونه تغییرات در یک فعالیت روی کل پروژه تأثیر می‌گذارد.

@EngSociety

BY کانال صنفی جامعه مهندسی