Proje öncesi safhalarda henüz çok az proje değişkeni biliniyorken inşaat projelerinin sözleşme sürelerini ve nakit akışlarını tahmin etmek oldukça önemli ve bir o kadar da zor bir konudur. Diğer taraftan, projelerin ilk safhalarında gerçekleştirilen tahminler, devam eden süreçte bütçe, nakit akışı, iş programı gibi konuların belirlenmesinde referans oluşturmaktadır. Bu bağlamda, inşaat projelerinde proje öncesi safhalarda süre-maliyet ilişkisinin ortaya konulması gerek bilim insanları gerekse inşaat firmaları ve yatırımcılar açısından önemli bir çalışma alanı olmuştur. Bu çalışmada Türkiye'deki üstyapı projelerinin süre-maliyet ilişkisi araştırmıştır. Çalışma kapsamında Türkiye' de 1999-2018 yılları arasında 65 farklı inşaat firması tarafından tamamlanmış 501 adet üstyapı projesinin süre ve maliyet verileri kullanılmıştır. Veriler öncelikle yapıların kullanım amaçlarına göre gruplandırılmış (tekil bina, okul, hastane, sanayi ve TOKİ sosyal konut ve TOKİ afet Konut) ve daha sonra her grup için ayrı ayrı süre-maliyet ilişkileri belirlenmiştir. Ayrıca dış faktör olarak, döviz kurları, çalışılamayan gün sayısı, insani gelişmişlik endeksi ve gayri safi yurtiçi hasıla gibi önceki çalışmalarda araştırılmamış parametrelerin üstyapı projelerinin süre-maliyet ilişkisi üzerindeki etkileri istatiksel olarak araştırılarak bu alandaki bilimsel boşluğun doldurulması hedeflenmiştir. Çalışmanın ilk safhalarında, üstyapı projelerinin süre-maliyet ilişkileri, Bromilow zaman maliyet modeli (BTC) ve S-Eğrileri ile projeler bazında ayrı ayrı araştırılmıştır. Devam eden bölümlerde proje öncesi safhalarda üstyapı inşaat projelerinin tamamlanma sürelerinin ve nakit akışlarının tahmini için Yapay Sinir Ağları yöntemi ile bütünleşik bir karar destek sistemi oluşturulmuş ve model sonuçları, ilk aşamada elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Araştırma sonuçları değerlendirildiğinde önerilen bütünleşik modelin; Türkiye'deki üstyapı projelerinin süre-maliyet ilişkisi ve nakit akışı yönetimi açısından daha anlamlı ve hassas sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. Çalışma kapsamında gerçekleştirilen analizlerde Yapay Sinir Ağları ile önerilen modelin projelerin tamamlanma sürelerini; %13.55, S-Eğrilerini %10,83 hata (RMSE) ile tahmin edebildiği tespit edilmiştir. Diğer taraftan, YSA modelinin doğrulama testleri sonucunda; BTC modeline göre %11,57 oranında gerçek değerlere daha yakın tahminlerde bulunduğu, YSA nakit akışı eğrilerinin de polinomial regresyon ile oluşturulan eğrilere kıyasla gerçek S-Eğrilerine daha iyi uyum sağladığı ve nakit akışlarında gerçekleşebilecek dalgalanmaları hassas bir şekilde tahmin edebildiği tespit edilmiştir. Çalışma sonucunda Türk inşaat sektöründe faaliyet gösteren yatırımcı, yüklenici firmalar ile proje yönetim ekiplerinin ihale öncesi safhalarda ve proje süresince ek bir çaba sarf etmeden istifade edebileceği; projelerin tamamlanma sürelerini ve nakit akışlarını tahmin edebilen alternatif bir karar destek sistemi önerilmiştir.
Estimating the duration and cash flows of construction projects is an extremely important and challenging issue in the pre-project phases when there are still unknown many variables. On the other hand, estimates carried out in the early stages of the projects, create references for budget planning, cash flow, and work Schedule in the on-going phases of the projects. In this context, estimating the time-cost relationship in the pre-project phases of construction projects is a significant research area for both academicians, construction companies and investors. In this study, the time-cost relationship of the superstructure projects in Turkey was investigated. Time and cost data of 501 superstructure projects, completed by 65 construction companies between 1999-2018 in Turkey. Firstly, gathered data grouped into type of projects (singular building, school, hospital, industry and TOKI, social housing and TOKI disaster housing), then for every group seperate time-cost relationship was determined. It was aimed to fill the gap in the literature with investigating the effect of external factor such as exchange rates, non-working days, human development index and gross domestic product, on time and cost relationship superstructure projects statistically. In the first stages of the study, the time-cost relationships of the superstructure projects were investigated with Bromilow time cost model (BTC) and S-Curves separately on the project basis. In the following sections, an integrated decision support system with Artificial Neural Networks (ANN) method has been established to estimate the realization time and cash flow in the pre-project phases and the model results have been compared with the results obtained in the first stage. When the results of the research are evaluated, it has been determined that the proposed integrated model has been found to give a more meaningful and accurate results for time-cost relationship of the superstructure projects in Turkey. As a result of the analyzes, it was found that the proposed model with ANN can estimate the completion times of the projects with 13.55% error and S-Curves with 10.83% error (RMSE). On the other hand, as a result of validation tests, it has been determined that ANN model predicts closer to real values by 11.57% compared to BTC model, and ANN cash flow curves provide better adaptation to real S-Curves than polynomial regression curves and the ANN model can estimate possible fluctuations that may occur in cash flows more sensitively. As a result of the study, it has been proposed an alternative decision support system model, which can estimate the completion times and cash flows of projects, for the use of investors, contractors and project management teams operating in the Turkish construction sector during pre-tender stages without any additional effort.
