Реєстраційний номер
0826U001358, Дисертація доктора філософії
На здобуття
Доктор філософії
Дата захисту
24-06-2026
Статус
Захищена
Назва роботи
Методи та засоби побудови інформаційної системи прогнозування ресурсів у контексті технічного управління проєктами
Здобувач
Гудь Олекса Олегович,
Керівник Кунанець Наталія Едуардівна
Опонент Бушуєва Наталія Сергіївна
Опонент Тригуба Анатолій Миколайович
Рецензент Пелещак Роман Михайлович
Рецензент Проданюк Микола Михайлович
Установа, організація, у вченій раді якої відбудеться/відбувся захист
Національний університет "Львівська політехніка"
Опис
Гудь Олекса Олегович. Методи та засоби побудови інформаційної системи прогнозування ресурсів в контексті технічного управління проєктами. – Дисертація на здобуття ступеня доктора філософії за спеціальністю 126 – Інформаційні системи та технології. – НУ «Львівська політехніка», Львів, 2026.
Управління технічними проєктами в умовах Agile-трансформації характеризується високою динамічністю, невизначеністю та залежністю від людського фактору. Команди розробки функціонують в умовах коливань доступності ресурсів, операційного навантаження та змін складу команди. Традиційні інструменти управління проєктами орієнтовані переважно на облік та візуалізацію історичних даних і не забезпечують точного прогнозування командної спроможності. Це зумовлює потребу в інтелектуальних методах планування, що поєднують алгоритмічні прогнози та експертні оцінки в умовах невизначеності.
Дисертацію присвячено підвищенню точності прогнозування командної спроможності та обґрунтованості планування ресурсів шляхом розроблення гібридної інформаційної системи, що поєднує машинне навчання та експертну корекцію в умовах Agile-методологій.
У першому розділі проаналізовано методи прогнозування продуктивності команд, моделі оцінювання спроможності та системи управління проєктами. Розглянуто застосування Random Forest, Gradient Boosting, LSTM і нечіткої логіки для задач прогнозування. Обґрунтовано доцільність гібридного підходу.
У другому розділі систематизовано підходи до управління ресурсами в гнучких методологіях та досліджено еволюцію алгоритмічних методів планування. Емпіричне дослідження (47 інженерів, 10 команд) кількісно підтвердило значущість 11 ключових факторів планування; найвищий вплив мають календарні обмеження, операційна робота та on-call навантаження. На основі результатів розроблено концептуальну трирівневу модель: генерація ML-прогнозу → децентралізована експертна корекція → арбітраж особи, що приймає рішення.
У третьому розділі розроблено ансамблеву модель прогнозування командної спроможності для Scrum і гібридних Scrum+Kanban проєктів, що враховує темпоральну динаміку продуктивності та контекстні фактори. Реалізовано адаптивний механізм навчання, який динамічно перебудовує структуру прогнозування відповідно до змін поведінки команди та умов виконання проєкту, підвищуючи робастність за обмеженої кількості спостережень. Експериментально підтверджено зменшення похибки порівняно з окремими моделями.
У четвертому розділі проведено експериментальну перевірку на даних п'яти команд розробки (двотижневі спринти). Гібридний підхід забезпечив зменшення середньої похибки прогнозу, скорочення тривалості планування спринтів, зниження кількості суттєвих управлінських коригувань і неуспішних спринтів. Підтверджено економічну та організаційну ефективність впровадження розробленої системи.
Розроблені методи гібридного прогнозування ресурсів і багаторівневої адаптивної корекції дозволяють враховувати динамічний характер проєктного середовища, що підвищує передбачуваність і ефективність управління ІТ-проєктами.
Ключові слова: інформаційна система управління проєктами; гібридні методології управління проєктами; прогнозування командної спроможності; Scrum; машинне навчання; система підтримки прийняття рішень.
Дата реєстрації
2026-05-04
Додано/оновлено в НРАТ
2026-05-04 / 2026-07-02
