Адаптивна модель планування проєктів та оцінки ризиків із використанням машинного навчання

Abstract

Ефективне управлiння проєктами в умовах постiйно змiнюваних ринкових вимог та технологiчного прогресу є необхiдною складовою успiшної дiяльностi компанiй. Оптимiзацiя процесу планування та управлiння ризиками вiдiграє ключову роль у пiдвищеннi якостi результатiв i скороченнi термiнiв реалiзацiї. Традицiйнi методи планування, такi як метод критичного шляху i метод програмування в мережi, ефективно допомагають структурувати задачi проєкту. Однак, через зростаючу складнiсть проєктiв, цi методи не завжди можуть врахувати динамiку змiн та непередбаченi ризики. Застосування сучасних технологiй, зокрема машинного навчання, дозволяє розробляти гнучкi та адаптивнi системи управлiння, здатнi враховувати як iсторичнi данi, так i новi змiни в проєктi в режимi реального часу. Алгоритми машинного навчання можуть ефективно прогнозувати строки виконання завдань, оцiнювати ризики та допомагати в оптимальному розподiлi ресурсiв. Дана стаття зосереджена на розробцi адаптивної моделi, що дозволяє покращити точнiсть планування та мiнiмiзувати ризики пiд час виконання проєктiв.

Effective project management in the context of constantly changing market demands and technological progress is essential for the success of companies. Optimizing the planning process and risk management is key to improving result quality and reducing project timelines. Traditional methods like Critical Path Method and Program Evaluation and Review Technique help structure project tasks but often fail to account for dynamic changes and unforeseen risks. The application of modern technologies, such as machine learning, enables the development of flexible and adaptive management systems that incorporate historical data and real-time project changes. Machine learning algorithms can accurately forecast task durations, assess risks, and optimize resource allocation. This article focuses on developing an adaptive model that improves planning accuracy and minimizes risks during project execution.