دانشکده صنایع و مدیریت

مدیریت مبتنی بر داده (Data-Driven Management)

مدیریت مبتنی بر داده به معنای استفاده از داده‌ها و تحلیل آن‌ها برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک، عملیاتی و مدیریتی در سازمان‌ها است. در این رویکرد، داده‌ها به‌عنوان یک منبع ارزشمند در نظر گرفته می‌شوند که به مدیران کمک می‌کند تا تصمیمات خود را بر اساس شواهد و تحلیل‌های دقیق اتخاذ کنند، نه بر پایه حدس و گمان.

🟥 ویژگی‌های کلیدی مدیریت مبتنی بر داده
جمع‌آوری داده‌ها: اطلاعات از منابع مختلف داخلی (مانند سیستم‌های مدیریت مشتری، ERP، و CRM) و خارجی (مانند داده‌های بازار و رسانه‌های اجتماعی) جمع‌آوری می‌شوند.
تحلیل داده‌ها: استفاده از ابزارهای تحلیل داده، مانند هوش تجاری (BI)، یادگیری ماشینی (ML) و هوش مصنوعی (AI)، برای شناسایی الگوها و ارائه بینش‌های قابل‌اجرا.
تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد: استفاده از تحلیل‌های داده برای کاهش ریسک و افزایش دقت در تصمیم‌گیری.
اندازه‌گیری و بهبود مستمر: عملکرد سازمان از طریق شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) اندازه‌گیری شده و بر اساس داده‌ها بهبود می‌یابد.

🟥مزایای مدیریت مبتنی بر داده
تصمیم‌گیری دقیق‌تر و سریع‌تر: دسترسی به داده‌های به‌روز و تحلیل‌های پیشرفته، مدیران را قادر می‌سازد تا تصمیمات مؤثرتری بگیرند.
بهبود عملکرد سازمانی: شناسایی نقاط ضعف و فرصت‌ها با استفاده از تحلیل داده‌ها.
افزایش رقابت‌پذیری: توانایی پیش‌بینی تغییرات بازار و نیازهای مشتریان، به سازمان کمک می‌کند تا از رقبا پیشی بگیرد.
شخصی‌سازی خدمات: درک بهتر از رفتار مشتریان از طریق داده‌ها، امکان ارائه خدمات سفارشی و افزایش رضایت مشتریان را فراهم می‌کند.

🟥چالش‌های مدیریت مبتنی بر داده
کیفیت داده‌ها: اگر داده‌های جمع‌آوری‌شده دقیق، کامل یا به‌روز نباشند، تحلیل‌های انجام‌شده نیز قابل‌اعتماد نخواهند بود.
حجم زیاد داده‌ها (Big Data): مدیریت و پردازش حجم وسیعی از داده‌ها می‌تواند پیچیده و هزینه‌بر باشد.
حریم خصوصی و امنیت: جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها باید مطابق با قوانین حفاظت از داده‌ها (مانند GDPR) و استانداردهای اخلاقی باشد.
نیاز به مهارت‌های تخصصی: تحلیل داده‌ها نیازمند مهارت‌هایی مانند علم داده (Data Science) و تحلیل‌گر داده (Data Analytics) است که ممکن است در دسترس همه سازمان‌ها نباشد.
ابزارها و فناوری‌های کلیدی در مدیریت مبتنی بر داده
هوش تجاری (BI): مانند Tableau، Power BI، و Looker
سیستم‌های تحلیل کلان داده (Big Data Analytics): مانند Hadoop و Spark
یادگیری ماشینی (Machine Learning): مانند TensorFlow و PyTorch
مدیریت پایگاه داده‌ها (Database Management): مانند SQL و MongoDB

🟥مثال‌های کاربردی
تجارت الکترونیک (E-commerce): تحلیل رفتار خرید مشتریان برای پیشنهاد محصولات مناسب.
بهداشت و درمان: استفاده از داده‌ها برای پیش‌بینی بیماری‌ها و بهینه‌سازی فرآیند درمان.
زنجیره تأمین: بهینه‌سازی مسیرها و پیش‌بینی تقاضا برای کاهش هزینه‌ها.
مدیریت مبتنی بر داده، با تکیه بر فناوری‌های پیشرفته و فرهنگ تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با اطمینان بیشتری در مسیر رشد و موفقیت حرکت کنند.

✏️بازنشر این مطلب همراه با ذکر منبع توصیه می شود.
🔺🔺🔺
🤩 آکادمی مدیریت را دنبال کنید در 👇
🌐 iran.business.academy
🌐 pmacademy
🌐 pmacademy
🔺🔺🔺

دانشکده صنایع و مدیریت pinned Deleted message

⬇️کاربرد OR در بهبود فرآیندهای سازمان

تحقیق در عملیات (OR) کاربردهای گسترده‌ای در بهبود فرآیندهای سازمانی دارد و می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا کارایی، بهره‌وری و تصمیم‌گیری‌های بهینه‌تری داشته باشند. در ادامه به برخی از کاربردهای OR در بهبود فرآیندهای سازمان اشاره می‌کنیم:

بهینه‌سازی زنجیره تأمین: با استفاده از OR، می‌توان فرآیندهای زنجیره تأمین را بهینه کرد؛ از جمله مدیریت موجودی، مسیرهای توزیع، و برنامه‌ریزی تولید. این امر منجر به کاهش هزینه‌ها و افزایش سرعت تحویل می‌شود.

برنامه‌ریزی تولید و تخصیص منابع: با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی، OR می‌تواند به تخصیص بهینه منابع (مانند نیروی انسانی، تجهیزات و مواد اولیه) کمک کند تا تولیدات سازمان به حداکثر برسد و زمان‌های تلف‌شده کاهش یابد.

بهبود مدیریت پروژه: OR می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا برنامه‌های زمانی پروژه‌ها را بهینه‌سازی کرده و از طریق تکنیک‌های مانند تحلیل مسیر بحرانی (CPM) و روش مسیر بحرانی (PERT) زمانبندی دقیقی برای تکمیل پروژه‌ها ارائه دهند.

بهینه‌سازی خدمات مشتری: OR می‌تواند در بهبود کیفیت خدمات مشتری از طریق مدل‌های صف‌بندی و تخصیص نیروی کار مؤثر باشد. این مدل‌ها به سازمان کمک می‌کنند تا زمان انتظار مشتریان را کاهش داده و تجربه بهتری برای آن‌ها فراهم کنند.

تصمیم‌گیری استراتژیک و سناریو‌سازی: با استفاده از مدل‌سازی ریاضی، OR می‌تواند سناریوهای مختلف را برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک شبیه‌سازی کند و بهترین تصمیم را با توجه به داده‌ها و شرایط پیش‌بینی‌شده ارائه دهد.

کنترل کیفیت و بهبود فرآیندها: از طریق روش‌های آماری و بهینه‌سازی، OR به شناسایی و کاهش نواقص تولید و افزایش کیفیت کمک می‌کند. این امر منجر به کاهش هزینه‌های تولید و افزایش رضایت مشتری می‌شود.

کاهش هزینه‌های عملیاتی: با شبیه‌سازی فرآیندها و تحلیل داده‌ها، OR به سازمان‌ها کمک می‌کند تا فعالیت‌های غیرضروری را حذف و بهره‌وری را افزایش دهند، که به کاهش هزینه‌های عملیاتی منجر می‌شود.

استفاده از تحقیق در عملیات در بهبود فرآیندها به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با تصمیم‌گیری‌های بهتر و بهینه‌تر، بهره‌وری خود را افزایش داده و رقابت‌پذیری بیشتری در بازار به دست آورند.

⚙️ دانشکده صنایع و مدیریت👇
@ieinstitute

⬇️سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری (DSS) مبتنی بر AI

سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری (DSS) مبتنی بر هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت هستند و با ادغام تجزیه و تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و سایر فناوری‌های هوش مصنوعی، فرآیندهای تصمیم‌گیری را تقویت می‌کنند. برخی از مدل‌های جدید DSS مبتنی بر هوش مصنوعی شامل موارد زیر هستند:

سیستم DSS پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics DSS): این سیستم‌ها با استفاده از داده‌های تاریخی و مدل‌های یادگیری ماشین، روندها را پیش‌بینی کرده و به سازمان‌ها در پیش‌بینی و مقابله با چالش‌های احتمالی کمک می‌کنند. کاربردها شامل پیش‌بینی تقاضا و تحلیل ریسک مالی است.

سیستم DSS تجویزی (Prescriptive Analytics DSS): با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی و شبیه‌سازی، این سیستم‌ها بهترین راه‌حل را پیشنهاد می‌دهند. برای مثال، در مدیریت زنجیره تأمین، ممکن است DSS تجویزی مقادیر بهینه سفارش یا مسیرهای حمل و نقل را پیشنهاد کند.

سیستم DSS شناختی (Cognitive DSS): با تکیه بر پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق، این سیستم‌ها می‌توانند داده‌های غیرساختاری مانند ایمیل‌ها و گزارش‌ها را تحلیل کنند تا الگوها و احساسات را شناسایی کنند. IBM Watson نمونه‌ای از این سیستم‌هاست که در حوزه‌هایی مانند بهداشت و خدمات مشتری به کار می‌رود.

سیستم DSS مبتنی بر چت‌بات (Chatbot-Driven DSS): این سیستم‌ها با استفاده از هوش مصنوعی مکالمه‌ای، از طریق یک رابط چت به تصمیم‌گیری کمک می‌کنند و در حوزه‌هایی مانند منابع انسانی برای راهنمایی کارمندان و ارائه اطلاعات در زمان واقعی استفاده می‌شوند.

سیستم DSS تقویت شده با هوش مصنوعی برای سیستم‌های خبره (AI-Enhanced Expert Systems): این سیستم‌ها با ترکیب یادگیری ماشین و پایگاه‌های دانش تخصصی، تصمیم‌گیری‌های پیچیده را در حوزه‌هایی مانند تشخیص پزشکی و کشف تقلب در مالی تسهیل می‌کنند.

سیستم DSS پردازش داده‌های بلادرنگ (Real-Time Data Processing DSS): این سیستم‌ها داده‌های جاری را از دستگاه‌های اینترنت اشیا و منابع دیگر پردازش می‌کنند تا از تصمیم‌گیری‌های فوری حمایت کنند. نمونه‌هایی از آن شامل سیستم‌هایی برای نظارت بر تغییرات بازار و تصمیم‌گیری لحظه‌ای در معاملات است.

این انواع DSS مبتنی بر هوش مصنوعی، فرآیند تصمیم‌گیری را در صنایع مختلف متحول کرده و بینش‌های داده‌محور و سفارشی‌تری را برای حل چالش‌های سازمانی پیچیده فراهم می‌کنند.

⚙️ دانشکده صنایع و مدیریت👇
@ieinstitute

📌 تکنیک پوکایوکه (Poka-Yoke)

ایده اصلی در تکنیک پوکایوکه کاهش و به صفر رساندن خطاها با شناسایی و نظارت مستمر بر عوامل موثر در بروز خطا است. به این ترتیب بهره‌وری و کارایی فرآیندهای تولید به حداکثر خود خواهند رسید.
عبارت پوکایوکه که به لاتین به صورت (Poh-kah You-keh) خوانده می‌شود، در سال‌های ۱۹۶۰ توسط صنعت‌گر و مدیر بخش تولید شرکت تویوتا به نام «شینگئو شینگو» (Shigeo Shingo) به کار رفت. او مفهوم «کنترل کیفیت صفر» (Zero Quality Control) به معنی تولید با خطای صفر را معرفی و به کار بست.
در لحاظ معنی می‌توان عبارت ژاپنی پوکایوکه را به معنی «ضد خطا» (Mistake Proofing) در نظر گرفت.
پوکایوکه تضمین می‌کند که شرایط دقیقی وجود دارد که باید قبل از فرآیند تولید انجام شود تا جلوی هر گونه خطا را در اولین گام و قبل از رخ دادن آن بگیرد. زمانی که نمی‌توان از وقوع خطا جلوگیری کرد، پوکایوکه به دنبال روش‌های شناسایی خطا بوده و سعی در حذف تولیداتی دارد که در اثر خطا بوجود آمده‌اند تا از چرخه تولید کنار گذاشته شوند. در نتیجه تکنیک پوکایوکه، یک فرآیند پویا و همیشگی است که قبل از فرآیند تولید آغاز شده و تا آخرین گام آن نیز ادامه دارد.
به عنوان یک تعریف اولیه می‌توان پوکایوکه را مکانیسمی دانست که از بروز و توسعه خطاها در فرآیند تولید یا ارائه خدمات، جلوگیری می‌کند.

در زندگی روزمره، مثال‌های متعددی از به کارگیری پوکایوکه در ابزارها یا تولیدات وجود دارد که شاید بدون توجه به آن‌ها، به طور مستمر از این محصولات استفاده می‌کنیم. در ادامه به بعضی از این موضوعات اشاره خواهیم کرد.از آنجایی که پیدایش پوکایوکه ابتدا در شرکت تویوتا شکل گرفت، مثال‌های ما هم در زمینه خودرو و اتومبیل خواهند بود.
یکی از مثال‌های مشهور در این زمینه مربوط به خودروهایی با «جعبه دنده دستی» (Manual Gearbox) است که در آن راننده باید قبل از روشن کردن خودرو، کلاچ را فشار دهد (یکی از گام‌های پوکایوکه). بررسی صحت انجام این کار توسط سیستم برق و سوئیچ مرکزی صورت گرفته و از حرکت ناگهانی خودرو هنگام استارت زدن جلوگیری می‌کند.
همین شیوه نیز برای خودروهای اتوماتیک وجود دارد. تا زمانی که دنده در حالت پارک یا «خلاص» (Neutral) نباشد، سیستم برق‌رسانی به موتور فعال نشده و خودرو روشن نمی‌شود.
ه کارگیری تکنیک پوکایوکه از آن جهت اهمیت دارد که به کارکنان روش انجام کار بدون خطا را یاد می‌دهد در نتیجه احتمال اینکه فرآیندهای تولید با خطا انجام شوند، تقریبا صفر خواهد شد.
اگر پوکایوکه را به کار بگیرید، قابلیت اطمینان در فرآیندها و محصولات تولیدی به شکل چشم‌گیری بهبود خواهند یافت و ضایعات به حداقل ممکن رسیده یا حتی حذف خواهند شد.
رویکردهای «بهبود مستمر» (Continuous Improvement) برمبنای تکنیک پوکایوکه به وقوع می‌پیوندند و تبدیل به یک فرهنگ سازمانی شده و بخشی از مخزن با ارزش مدیریت ناب خواهند شد.

🔲 مراحل اجرای تکنیک پوکایوکه
از آنجایی که تکنیک پوکایوکه قابل فهم برای عموم بوده و نگرشی منطقی به عوامل ایجاد خطا دارد، اجرا و پیاده‌سازی آن به سادگی صورت گرفته و از طرفی همگام با نظر کارکنان خواهد بود. مراحل به کارگیری این تکنیک در ادامه به صورت فهرست‌وار دیده می‌شود.

◾️عملیات یا فرآیندها را شناسایی کنید.
◾️علایم بوجود آمدن خطا یا مواقعی که یک فرآیند دچار خطا می‌شود را جستجو و مشخص کنید.
◾️روش مناسب برای روبرو شدن با خطا در تکنیک پوکایوکه را انتخاب کنید. این روش‌ها ممکن است مانند روش «خاموش کردن» (Shutuout) باشد که جلو تولید محصولات معیوب را می‌گیرد یا مشابه روش «توجه کردن» (Attention) عمل کند که خطاهای تولید شده را برجسته می‌نماید.
◾️به تکنیک‌های خاموش کردن یا توجه کردن به عنوان راه حل‌های موقت نگاه کنید ولی به دنبال راه‌کارهای عملی و جامع بگردید.
◾️بررسی کنید که ابزارهای شناسایی خطا مناسب هستند و تعداد یا مقادیر قابل تحمل میزان خطا و توالی رخداد خطاهای تحت کنترل به صورت صحیحی تعیین شده‌اند.
◾️روش خود را برای کاهش و صفر کردن خطاهای فرآیند تولید، آزمایش و مورد ارزیابی قرار دهید.
◾️به کارکنان و کاربران روش‌های اندازه‌گیری و نحوه عملکرد روش خود را آموزش دهید.

⚙️ دانشکده صنایع و مدیریت👇
@ieinstitute

📌 مهارت‌های مورد نیاز یک مهندس یادگیری ماشین!

مهندسی یادگیری ماشین یکی از جذابترین مشاغل تخصصی در حوزه‌ Data می‌باشد. در سال 2018 یک مهندس یادگیری ماشین بیشترین درآمد را به نسبت سایر مشاغل در ایالات متحده آمریکا داشته است.

برای ورود تخصصی به این حوزه نیازمند کسب دانش تخصصی در مهارت‌های Soft و مهارت‌های فنی می‌باشید. توجه به موضوعات کسب‌وکار، برنامه‌نویسی، ریاضی و مهارت‌های ارتباطی از مهمترین مولفه‌های کسب موفقیت در این مسیر شغلی است.
جزئیات مهارت‌های مورد نیاز در شکل پیوست ذکر شده است.

⚙️ دانشکده صنایع و مدیریت👇
@ieinstitute

اصول برنامه ریزی سیستم تولید هوشمند

اصول برنامه‌ریزی سیستم تولید هوشمند شامل مجموعه‌ای از قواعد و استراتژی‌ها است که برای افزایش بهره‌وری، انعطاف‌پذیری و کارایی سیستم‌های تولیدی در محیط‌های مدرن صنعتی استفاده می‌شود. این اصول به کمک تکنولوژی‌های پیشرفته مانند اینترنت اشیا (IoT)، هوش مصنوعی (AI) و داده‌های بزرگ (Big Data) بهینه‌سازی می‌شوند. در زیر برخی از اصول مهم برنامه‌ریزی سیستم تولید هوشمند را مرور می‌کنیم:

1. یکپارچگی داده‌ها و اطلاعات
تمامی بخش‌های سیستم تولید باید به‌صورت یکپارچه به اطلاعات دسترسی داشته باشند تا هماهنگی بهتری میان تجهیزات، نیروی کار و فرآیندها ایجاد شود.

2. انعطاف‌پذیری تولید
سیستم‌های تولید هوشمند باید قادر به تطبیق سریع با تغییرات در تقاضا، مواد اولیه و فناوری‌های جدید باشند. انعطاف‌پذیری در تولید از نیازهای اساسی بازارهای متغیر امروزی است.

3. بهینه‌سازی منابع
استفاده بهینه از منابع مانند مواد اولیه، انرژی و نیروی انسانی به منظور کاهش ضایعات و هزینه‌ها ضروری است. این کار با تحلیل داده‌های لحظه‌ای و تصمیم‌گیری‌های هوشمند انجام می‌شود.

4. کنترل و نظارت در زمان واقعی
امکان مانیتورینگ و کنترل فرآیندهای تولید به‌صورت لحظه‌ای (Real-Time) از طریق سنسورها و سیستم‌های نظارتی وجود دارد تا بهره‌وری افزایش و نقص‌ها به حداقل برسند.

5. اتوماتیک‌سازی فرآیندها
استفاده از سیستم‌های خودکار مانند ربات‌ها و ماشین‌های هوشمند برای انجام فعالیت‌های تکراری و دقیق، باعث افزایش سرعت و دقت در تولید می‌شود.

6. پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها
با استفاده از تحلیل داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی، سیستم‌های تولید هوشمند قادر به پیش‌بینی نیازها و مشکلات آینده هستند و می‌توانند راهکارهایی پیشگیرانه ارائه دهند.

7. قابلیت اتصال و ارتباطات پیشرفته
سیستم‌های تولید هوشمند با استفاده از شبکه‌های IoT و ارتباطات پیشرفته، به تجهیزات، ماشین‌آلات و دیگر بخش‌های سیستم امکان می‌دهند تا به‌صورت پیوسته و خودکار اطلاعات را تبادل کنند.

8. تولید سفارشی و شخصی‌سازی
سیستم‌های تولید هوشمند امکان تولید محصولات متنوع و سفارشی را به‌صورت مقرون به صرفه فراهم می‌کنند، که به تقاضای رو به رشد برای محصولات شخصی‌سازی‌شده پاسخ می‌دهد.

9. مدیریت زنجیره تأمین هوشمند
مدیریت زنجیره تأمین به کمک سیستم‌های هوشمند، امکان مدیریت دقیق‌تر موجودی‌ها، بهینه‌سازی تحویل و هماهنگی بهتر بین تأمین‌کنندگان و مصرف‌کنندگان را فراهم می‌کند.

10. پایداری و بهره‌وری انرژی
در برنامه‌ریزی سیستم‌های تولید هوشمند، کاهش مصرف انرژی و بهینه‌سازی مصرف منابع طبیعی از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است.

این اصول به کارخانجات و واحدهای تولیدی کمک می‌کنند تا در عصر دیجیتال با بهره‌گیری از فناوری‌های نوین، تولید کارآمدتر، هوشمندتر و پایدارتر داشته باشند.

⚙️ دانشکده صنایع و مدیریت👇
@ieinstitute

🗓 تفکر سیستمی به زبان ساده

🔴در یک مسابقه فوتبال بین تیم ملی انگلستان و یک کشور دیگر، شبکه ملی برق انگلستان برای افزایش مصرف ۵۰۰ مگاواتی آماده شده بود که ممکن بود پیامد بازکردن ۲۳ میلیون یخچال بین دو نیمه بازی برای رفع تشنگی فوتبالدوستان باشد!

🟢صرفنظر از صحت و سقم خبر، بررسی این موضوع با نگاه تفکر سیستمی خالی از لطف نیست.

🔵آلبرت انیشتین می گوید:
Intellectuals solve problems, geniuses prevent them
عاقل‌ها، مشکلاتِ پیش‌آمده را حل می‌کنند. امّا عاقل‌ترها، مراقبند که اساساً مشکلی پیش نیاید.

🟤افراد زیادی در سازمانها ادعای مدیریت یا رهبری دارند و مدعی تدوین سیستم ها و ساختارهای تحت نظر به نحو احسن  هستند. اگر‌ می خواهید بدانید طراحی یک سیستم مفروض چقدر حرفه ای بوده است ببینید نگاه طراحان به آن سیستم prescriptive بوده است یا proactive؟

🟠در نگاه prescriptive یا تجویزی، طراحان و صاحبان سیستم، مشکلات را فقط بعد از بروز می بینند و سپس به ارائه راهکار و تجویز آن می پردازند. در این نگاه مشکلات را  پیش بینی نمی کنیم بلکه صبر میکنیم تا  بمحض بروز، اصطلاحا به آن رسیدگی و نهایتا آنرا حل کنیم.

🟡اما در نگاه  proactive یا پیش کنشی قبل از بروز و ایجاد مشکل، آن را پیش بینی کرده و فرآیند یا روشی برای حل آن از قبل طراحی میگردد.

🟣این طرز تفکر ناشی از تفکر سیستمی است. افرادی که ساختار ذهنی آنها بصورت سیستمی شکل گرفته است، به تمام مشکلات و معضلات قبل از بروز توجه می کنند و سبک کار آنها این است که سعی دارند تا تمامی مشکلات احتمالی را پیش بینی کرده و اصطلاحا ریسک طراحی را مدیریت می کنند.

⚫آنها اجازه نمی دهند مشکل بوجود آمده، صدای اعتراض (مشتریان، کارکنان و ...) بلند شود و سپس به آن رسیدگی کنند. از همان ابتدا برای مشکلات موجود راهکاری اندیشه کرده تا در زمان وقوع، عاملان و دست اندرکاران برای حل آن، سردرگم نشده و به مدیریت مراجعه نکنند.

⚪سیستم های مدیریت ژاپنی عمدتا بر اساس proactive طراحی می شوند. در تفکر کنش گرا، طراحان با صاحبان سیستم به بحث و بررسی نیاز ذینفعان پرداخته و نگاه آنها کاملا فرآیندی است.

⚙️ دانشکده صنایع و مدیریت👇
@ieinstitute

🗓 زنجیره تأمین ناب (Lean Supply Chain)

زنجیره تأمین ناب (Lean Supply Chain) یک رویکرد مدیریتی است که بر کاهش هدررفت‌ها و افزایش بهره‌وری در تمام مراحل زنجیره تأمین تمرکز دارد. این رویکرد از اصول تولید ناب (Lean Manufacturing) الهام گرفته و به دنبال آن است که کالاها و خدمات با بالاترین کیفیت و کمترین هزینه تولید و تحویل داده شوند.

در ادامه به اصول و ویژگی‌های اصلی زنجیره تأمین ناب اشاره می‌کنم:

1. کاهش هدررفت‌ها (Waste Reduction):
هدف اصلی زنجیره تأمین ناب کاهش انواع هدررفت‌ها است، مانند:
- اضافه‌تولید
- موجودی بیش‌ازحد
- انتظار
- هدررفت در حمل‌ونقل
- فرآیندهای غیرضروری
- عیوب و خطاهای تولید

2. تمرکز بر تقاضای واقعی مشتری:
در این رویکرد، زنجیره تأمین بر مبنای تقاضای واقعی مشتریان تنظیم می‌شود، به‌جای اینکه تولید به‌صورت پیش‌بینی‌شده و انبارکردن محصولات اضافی انجام شود. این امر باعث کاهش موجودی اضافی و هزینه‌های ذخیره‌سازی می‌شود.

3. بهبود مستمر (Continuous Improvement):
یکی از اصول کلیدی در زنجیره تأمین ناب، کایزن (Kaizen) یا بهبود مستمر است. تمامی فرآیندهای زنجیره تأمین به‌طور مداوم بررسی و بهینه‌سازی می‌شوند تا بهره‌وری بیشتر و هدررفت کمتری داشته باشند.

4. زمان تحویل کوتاه‌تر (Shorter Lead Times):
با بهینه‌سازی فرآیندها و کاهش زمان‌های اضافی، زمان تحویل کالاها به مشتری کاهش می‌یابد. این باعث افزایش رضایت مشتری و بهبود عملکرد زنجیره تأمین می‌شود.

5. ارتباط نزدیک با تأمین‌کنندگان و شرکا:
در زنجیره تأمین ناب، تأمین‌کنندگان و شرکا به‌عنوان بخش‌های یکپارچه از سیستم زنجیره تأمین در نظر گرفته می‌شوند. ارتباط نزدیک و همکاری مستمر با آن‌ها برای بهبود عملکرد کل سیستم ضروری است.

6. کاهش هزینه‌ها و بهبود کیفیت:
با کاهش هدررفت‌ها و بهبود فرآیندها، هزینه‌های تولید و توزیع کاهش می‌یابد و درعین‌حال کیفیت محصولات و خدمات افزایش می‌یابد.

7. استفاده از فناوری و اطلاعات به‌موقع:
در زنجیره تأمین ناب، استفاده از فناوری‌های اطلاعاتی و داده‌های به‌روز برای پیش‌بینی تقاضا، مدیریت موجودی و هماهنگی بهتر با تأمین‌کنندگان از اهمیت بالایی برخوردار است.

8. توجه به جریان مواد و اطلاعات:
تمرکز بر جریان پیوسته مواد و اطلاعات در طول زنجیره تأمین از تولید تا تحویل به مشتری به بهینه‌سازی فرآیندها و کاهش تأخیرها کمک می‌کند.

9. تأمین‌کنندگان محلی و منابع نزدیک:
در این رویکرد، اولویت به تأمین‌کنندگان محلی و نزدیک داده می‌شود تا زمان‌های حمل‌ونقل کاهش یابد و سرعت پاسخگویی به تقاضا افزایش یابد.

مزایا:
- کاهش هزینه‌ها
- بهبود کیفیت
- کاهش زمان تحویل
- افزایش رضایت مشتری
- بهبود عملکرد و انعطاف‌پذیری زنجیره تأمین

زنجیره تأمین ناب به شرکت‌ها کمک می‌کند تا در محیط‌های رقابتی بهتر عمل کنند و با حداقل منابع و هزینه‌ها، حداکثر ارزش را برای مشتریان فراهم کنند.

⚙️ دانشکده صنایع و مدیریت👇
@ieinstitute

🗓 شش سیگمای ناب (Lean Six Sigma) ترکیبی از دو رویکرد مدیریتی است: ناب (Lean) و شش سیگما (Six Sigma)، که هر دو به بهبود فرآیندها و افزایش بهره‌وری در سازمان‌ها می‌پردازند.

🟣 1. رویکرد ناب (Lean):
این رویکرد بر کاهش هدررفت‌ها و افزایش کارایی در فرآیندهای تولید یا خدماتی تمرکز دارد. هدف ناب این است که ارزش افزوده را از دیدگاه مشتری به حداکثر برساند و هر فعالیتی را که به این ارزش نمی‌افزاید (مانند زمان‌های انتظار، تولید مازاد، دوباره‌کاری‌ها، یا انبارداری بیش از حد) حذف کند.

🔵 2. شش سیگما (Six Sigma):
شش سیگما روشی است که برای بهبود کیفیت و کاهش نوسانات و معایب در فرآیندها استفاده می‌شود. این رویکرد از ابزارهای آماری برای شناسایی و حذف علل اصلی مشکلات و نوسانات در فرآیندها بهره می‌برد. هدف شش سیگما رسیدن به سطحی از کیفیت است که در آن حداکثر 3.4 نقص در هر یک میلیون فرصت رخ دهد.

🔴 شش سیگمای ناب (Lean Six Sigma):
ترکیب این دو رویکرد، شش سیگمای ناب، به سازمان‌ها کمک می‌کند تا نه تنها فرآیندهای خود را بهینه‌سازی کنند بلکه به کیفیتی بسیار بالا دست یابند. این رویکرد به طور همزمان به بهبود بهره‌وری (از طریق کاهش هدررفت‌ها) و بهبود کیفیت (از طریق کاهش نوسانات و معایب) می‌پردازد.

🟩 مزایای شش سیگمای ناب:
- افزایش کارایی و بهره‌وری: از بین بردن فعالیت‌های غیرضروری و بهبود فرآیندها.
- افزایش کیفیت: کاهش نوسانات و معایب در محصولات یا خدمات.
- کاهش هزینه‌ها: کاهش هدررفت‌ها و معایب، منجر به کاهش هزینه‌های تولید یا ارائه خدمات می‌شود.
- بهبود رضایت مشتری: افزایش کیفیت و کاهش زمان‌های تحویل، رضایت مشتریان را افزایش می‌دهد.

🎮 در نهایت، شش سیگمای ناب به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با بهبود مستمر فرآیندها و حذف هدررفت‌ها و نقص‌ها، در محیط رقابتی به شکلی موثرتر و کارآمدتر عمل کنند.

⚙️ دانشکده صنایع و مدیریت👇
@ieinstitute

✅ سیستم مدیریت انبار

سیستم مدیریت انبار (warehouse management system) یا به اختصار WMS شامل فرایندهایی است که به سازمان‌ها امکان می‌دهد عملیات انبار را از زمان ورود کالاها تا زمان خروج آنها کنترل و مدیریت کنند. انبارها در مرکز عملیات تولید و زنجیره تأمین قرار دارند و تمام مواد مورد نیاز یا تولید شده در این فرایندها، از مواد اولیه تا محصولات نهایی را در خود جای می‌دهند. هدف اصلی مدیریت انبار، تضمین حرکت کارآمد و مقرون‌به‌صرفه کالاها در انبار است.

مزایای اجرای سیستم مدیریت انبار (WMS)
اجرای یک سیستم مدیریت انبار (WMS) مزایای فراوانی به همراه دارد که کارایی، دقت و عملکرد کلی فعالیت‌های انبار را به طور چشمگیری بهبود می‌بخشد. برخی از مزایای اصلی شامل موارد زیر هستند:

افزایش دقت موجودی با ردیابی در زمان واقعی
افزایش کارایی و بهره‌وری
بهینه‌سازی فضا و نمایان بودن موجودی کالاها
کاهش هزینه‌های عملیاتی مربوط به نیروی کار و موجودی
تحویل سریع و دقیق سفارشات مشتریان
از بین بردن خطاهای انسانی

تفاوت مدیریت موجودی و مدیریت انبار
مدیریت موجودی و مدیریت انبار، دو جنبه مرتبط، اما متفاوت از عملیات تجارت الکترونیکی به شمار می‎روند. مدیریت موجودی به نظارت بر کمیت، مکان و جابجایی کالاها در طول زنجیره تامین می‌پردازد تا به طور مؤثر به تقاضای مشتریان پاسخ دهد، هزینه‌ها را به حداقل برساند و سطح موجودی را بهینه سازد. در مقابل، مدیریت انبار بر ذخیره‌سازی فیزیکی، سازمان‌دهی، و مدیریت موجودی‌ها در انبار تمرکز دارد. در واقع، مدیریت انبار اطمینان حاصل می‌کند که عملیات به سهولت انجام می‌شوند، فرایندهای برداشت و بسته‌بندی به خوبی پیش می‌روند، حمل‌و‌نقل به شکلی کارآمد صورت می‌گیرد و از فضا و منابع به بهترین شکل ممکن برای تسهیل عملیات لجستیکی استفاده می‌شود.

انواع سیستم های مدیریت انبار
سیستم‌های مستقل: این سیستم مستقل عمل می‌کند و با سایر سیستم‌ها مانند ERP (برنامه ریزی منابع سازمانی) یکپارچه نمی‌شود.

ماژول های WMS در سیستم های ERP: بسیاری از سیستم‌های مدیریت انبار (WMS) به طور کامل در سیستم‌های برنامه ریزی منابع سازمانی (ERP) ادغام شده‌اند. این سیستم‌ها، عملکردهای WMS را با فرایندهای تجاری دیگری مانند حسابداری، مدیریت منابع انسانی و مدیریت ارتباط با مشتریان تلفیق می‌کنند.

سیستم WMS مبتنی بر ابر(cloud) : راه‌حل‌های مدیریت انبار مبتنی بر ابر، که بر روی سرورهای ابری قرار دارند، از طریق اینترنت قابل دسترسی هستند.

⚙️ دانشکده صنایع و مدیریت👇
@ieinstitute

✅ تحلیل علل ریشه ‌ای (RCA) چیست؟

تحلیل علل ریشه ‌ای (RCA) عبارت است از فرایند کشف علل ریشه‌ای مشکلات، به منظور شناسایی راهکارها وراه‌حل‌های مناسب برای حل و برطرف‌سازی آن‌ها. RCA بر پایه این فرض استوار است که به جای حل مشکلات و پیدا کردن راهکارهای مختلف برای برطرف کردن آن‌ها پس از وقوع، پیشگیری و حل سیستماتیک مسائل اساسی بسیار مؤثرتر است.

تحلیل علل ریشه ‌ای را می‌توان با استفاده از مجموعه‌ای از اصول و تکنیک‌های مختلف انجام داد و علل ریشه‌ای مسائل یا حوادث را شناسایی کرد. RCA با داشتن نگاهی فراتر از علت و معلولی، می‌تواند مشخص کند که فرایندها یا سیستم‌ها در وهله اول در کدام نقطه شکست خورده یا با مشکل مواجه شده‌اند.

🟦 محرک‌های تحلیل ریشه‌ای به سه دسته کلی تقسیم می‌شوند:

🟣علل فیزیکی: زمانی که مواد یا تجهیزات به نحوی از کار بیفتند (مثلاً از کار افتادن یک لپ‌تاپ یا خرابی قطعه‌ای که از تامین‌کننده خریداری شده است)،
🟣علل انسانی(خطای انسانی): زمانی که افراد مرتکب اشتباه شده یا وظایف لازم را انجام نمی‌دهند (به عنوان مثال، یک کارمند در رسیدگی و تعمیر و نگهداری منظم یکی از تجهیزات کوتاهی می‌کند و باعث خرابی آن می‌شود)،
🟣علل سازمانی: مشکل یا خرابی در یک سیستم، فرایند یا خط‌مشی که افراد برای تصمیم‌گیری از آن استفاده می‌کنند (به عنوان مثال، یک شرکت در آموزش اعضای تیم خود در مورد پروتکل‌های امنیت سایبری اشتباه عمل کرده و به این ترتیب شرکت را در برابر حملات سایبری آسیب‌پذیر می‌کند).

🟩 تحلیل علل ریشه ‌ای یا RCA از چند اصول اساسی پیروی می‌کند که عبارتند از:

⚫به جای صرف زمان روی علائم مشکل، اصلاح و درمان علل ریشه‌ای تمرکز کنید،
⚫اهمیت درمان علائم برای تسکین کوتاه مدت را نادیده نگیرید،
برای هر مساله علل ریشه‌ای متعددی می‌تواند وجود داشته باشد،
⚫روی چگونگی و چرایی مساله تمرکز کنید، نه اینکه چه کسی مسئولیت آن را به عهده داشته است،
⚫برای پشتیبانی از عللی که شناسایی کرده‌اید، به دنبال شواهد عینی علت و معلولی باشید،
⚫برای انجام یک اقدام اصلاحی مناسب اطلاعات کافی جمع‌آوری کنید،
در نظر داشته باشید که چگونه می‌توان از یک علت ریشه‌ای در آینده پیشگیری کرد.

براساس اصول فوق، هنگام تجزیه‌وتحلیل مسائل و بررسی علل آن‌ها بایستی یک رویکرد جامع و کل‌نگر داشته باشیم. علاوه بر کشف علل اصلی، باید تلاش خود را به کار بگیریم تا تا زمینه و اطلاعاتی را فراهم کنیم که منجر به یک اقدام یا تصمیم درست شود.

📌به یاد داشته باشید: یک تجزیه‌وتحلیل خوب، تجزیه‌وتحلیل عملی است.

⚙️ دانشکده صنایع و مدیریت👇
@ieinstitute

📌 کاربردهای برتر یادگیری ماشینی

۱. شناسایی تصویر
شناسایی تصویر یکی از مهم ترین کاربردهای یادگیری ماشین است. اساسا این یک رویکرد برای شناسایی و کشف یک ویژگی یا یک شی در تصویر دیجیتال است.

۲. تحلیل احساسات
این کاربرد همچنین به عقیده کاوی و کلاسه بندی احساسات و غیره شهرت دارد. این یک فرایند تعیین نگرش یا عقیده گوینده یا نویسنده است. به عبارت دیگر این فرایند یافتن احساسات فرد از متن است.

۳. کلاسه بندی ( طبقه بندی )
کلاسه بندی یا همان دسته بندی فرایند طبقه بندی موضوعات یا موارد به مجموعه ای از کلاس های از پیش تعریف شده است. استفاده از رویکرد یادگیری ماشین سیستم طبقه بندی را پویا تر می کند. هدف از یادگیری ماشین ایجاد یک مدل مختصر است. این دیدگاه به افزایش بهره وری در سیستم کلاسه بندی کمک می کند.

۴. نظارت تصویری
یک فایل ویدیویی کوتاه اطلاعات بیشتری را در مقایسه با یک فایل متنی یا هررسانه ی دیگری مانند صوت و تصویر دربردارد. به همین دلیل استخراج اطلاعات مفید از ویدیو، مانند سیستم اتوماتیک نظارت تصویری به یکی از موضوعات تحقیقاتی پرطرفدار تبدیل شده است. از این جهت، نظارت تصویری یکی از پیشرفته ترین کاربردهای رویکرد یادگیری ماشین است.

۵. تشخیص گفتار
تشخیص گفتار عبارت است از فرایند تبدیل کلمات گفتاری به متن. همچنین به آن تشخیص خودکار گفتار، تشخیص گفتار کامپیوتری و یا گفتار به متن هم گفته می شود. این شاخه از پیشرفت رویکرد یادگیری ماشین و داده های عظیم بهره می گیرد.

۶. خدمات رسانه های اجتماعی
رسانه های اجتماعی از یادگیری ماشین برای ایجاد ویژگی های جذاب و فوق العاده استفاده می کنند؛ مانند افرادی که ممکن است شما بشناسید مانند افرادی که به شما پیشنهاد می شود و گزینه های تعامل برای کاربران. این ویژگی ها تنها نتیجه استفاده از تکنیک یادگیری ماشین است.

۷. خدمات پزشکی
روش های یادگیری ماشین ابزارهایی متعدی هستند که در زمینه مشکلات پزشکی مورد استفاده قرار می گیرند. برای مثال تشخیص بیماری، برنامه ریزی درمانی تحقیقات در زمینه پزشکی و پیش بینی وضعیت بیماری. با استفاده از نرم افزار مبتنی بر یادگیری ماشین در موضوع مراقبت های بهداشتی، پیشرفت بزرگی را می توان در حوزه علوم پزشکی به ارمغان اورد.

۸. بازیابی اطلاعات
بازیابی اطلاعات یکی از مهم ترین رویکردهای یادگیری ماشین است که فرایند استخراج دانش یا داده های ساختاری از داده های ساختار نیافته است. علی الخصوص اکنون که دسترسی به اطلاعات از طریق وبلاگ ها و وبسایت ها و رسانه های اجتماعی افزایش یافته است.

۹. دستیار شخصی مجازی
دستیار شخصی مجازی یک کاربرد پیشرفته از سری کاربردهای تکنیک یادگیری ماشین است و در فناوری یادگیری ماشین عملکرد آن به صورت زیر است : سیستمی که منطبق بر تکنیک یادگیری ماشین است ورودی هایی را بکار می گیرد و آن ها را پردازش می کند و به خروجی منجر می شود. رویکرد یادگیری ماشین از آن جهت که بر مبنای تجربه است بسیار مهم است.

⚙️ دانشکده صنایع و مدیریت👇
@ieinstitute

🫥🆕 Artificial Intelligence in Mechanical and Industrial Engineering

✍️ Author(s): Kaushik Kumar, Divya Zindani, J. Paulo Davim

📚 Publisher: CRC

📆 Year: 2021

#صنایع

🆗 @pmbooks

دانلود ⬇️ ✔️ ⬇️

⭕️ مفهوم QFD یا Quality Function Deployment

مدل QFD یک رویکرد در طراحی است که در سال 1996 توسط آکائی در ژاپن معرفی شد. این رویکرد نخست در کارخانه کشتی سازی کوبه میتسوبیشی در سال 1972 مورد استفاده قرار گرفت. سپس در سال 1983 وارد آمریکا شد و اکنون در کشورهای بسیاری مورد استفاده قرار می گیرد.
از QFD می توان به عنوان ماشین مترجم «نیازمندی های مشتریان» به «مشخصات فنی و مهندسی » یا به عبارتی مبدل تقاضاهای مشتریان به ویژگی های کیفیت و آماده ساختن یک طرح کیفیت برای محصول نهایی از طریق گسترش سیستماتیک روابط بین تقاضاهای مشتری و ویژگی های کیفیت محصول، تعریف نمود. این فرایند معمولا با کیفیت اجزای عملکردی آغاز گشته و سپس به کیفیت همه قسمتها و فرآیندها گسترش می یابد.
تکنیک QFD با متدهایی نظیر سی ماتریسی، هجده ماتریسی و چهار ماتریسی و غیره در دنیا معرفی و شناخته شده است. در این بین متد چهار ماتریسی که انستیتوی تامین کنندگان آمریکا هم آنرا مورد تائید و استفاده قرار داده به علل زیر مورد توجه بیشتر قرار گرفته است:
1_ رواج بیشتر نسبت به سایر دیدگاه های موجود در بین متخصصان و کاربران QFD
2_ سادگی یادگیری و خلاصه بودن نسبت به سایر رویکردها
3_ ارتباط منطقی و ساده مراحل مختلف با یکدیگر
4_ پوشش مراحل مهم تولید محصول با استفاده از چهار ماتریس

📌 عناصر QFD
از دو جزء تشکیل یافته است که منجر به گسترش در طول فرآیند طراحی می گردد یکی کیفیت و دیگری عملکرد می باشد . بخش بهسازی کیفیت ( Quality Deployment )، ندای مشتری ( Voice of Customer ) را تبدیل به فرآیند طراحی می کند .
این امر با شناسایی اهداف طراحی، ویژگی های قطعه و محصول که در ارتباط با نیازمندی های مشتری می باشند، منجر به تضمین طراحی و کیفیت تولید می گردد . بخش بهسازی عملکرد ( Function Deployment ) در ارتباط با بخش های کارکردی مختلف سازمان که با طراحی تولید در ارتباط هستند، با تشکیل تیم طراحی این کار را انجام می دهند . متخصصین عملکردی نواقص مربوط به ارتباطات میان مراحل طراحی و عملکردها را کاهش می دهند .
برای رسیدن به اهداف کیفی و در واقع آنچه که اهداف QFD نامیده می شود، از ابزارها و روش های متفاوتی در QFD استفاده می شود . ابزار اصلی برای اجرای QFD ، خانه های کیفیت و یا در واقع همان عناصر می باشد که به نوبه خود نیز برای اجرای هر عنصر روش های متفاوتی وجود دارد.

🔻 ادامه مطلب فوق و مطالب تکمیلی را در پاورپوینت آموزشی ارائه شده در پست بعدی مطالعه نمایید.

⚙️دانشکده صنایع و مدیریت👇
@ieinstitute

⭕️ اصول کلی "تفکر سیستمی" از منظر راسل ایکاف:

۱. مسايل امروز ناشی از راه حلهای ديروز است.

۲. معمولا راه حلهای ساده انگارانه راه به جايی نمی برند.

۳. رفتارها و نتايج خوب مقطعی و زود گذر به دنبال خود نتايج بدی را به بار می آورند.

۴. درمان می تواند از خود مرض بدتر باشد.

۵. سعی و اجبار در رشد سريع تر نتيجه ای معکوس و رشدی کند تر را به بار می آورد.

۹. نشانه های بيماری سيستمها و اسباب و علل اين بيماری ها به لحاظ زمانی و مکانی الزاما نزديک به هم نيستند.

۷. تغييرات کوچک نتايج بزرگی به بار می آورند ولی بايد دانست محدوده عمل اين تغييرات الزاما بديهی نيستند.

۸. از تقسيم يک فيل بزرگ به دو قسمت، دو فيل کوچک پديد نمی آورد.

۹. هرگز نبايد شرايط محيطی را سرزنش کرد.

⚙️ دانشکده صنایع و مدیریت👇
@ieinstitute

📌 ۱۰ سوال مهم برای مصاحبه شغلی در رشته مهندسی صنایع

گذراندن یک مصاحبه شغلی خوب مهم ترین بخش برای استخدام در کار مورد علاقه تان است.ازاین رو تصمیم گرفیتم ۱۰ سوال برتر ومهم در رشته مهندسی صنایع برای مصاحبه را در این مقاله برای شما به اشتراک بگذاریم در نظر داشته باشید که معرفی سرویس های مذکور به معنی تایید یا عدم تایید مطالب آنان نیست و سرویس های فوق بر اساس نتایج جست و جو استخراج شده و در این مقاله درج شده اند.

۱)سازمان را تعریف کنید.
در جواب شما باید از این کلمات کلیدی استفاده کنید: سازمان ، توزیع توابع ، کسب و کار ، دریافت بهترین خروجی ،انواع سازمان،افراد، گروه ها، نظارت بر کارکنان ، طور مستقیم ، عملیات تولیدی

۲) برای ساخت یک سازمان موثر چه نکاتی را باید در نظر داشت؟
در جواب شما باید از این کلمات کلیدی استفاده کنید: جدایی از توابع مختلف ، کسب و کار ، جلوگیری از همپوشانی ، درگیری در انجام وظایف ، صدور ، دریافت سفارشات.تمایز ، بین خط و بهره برداری ،کارکنان و کنترل


۳)کدام دو گروه هستند که سازمان را مدیریت می کنند،وظایف هریک چیست؟
در جواب شما باید از این کلمات کلیدی استفاده کنید:مدیریت اداری، تعیین سیاست و هماهنگی فروش، مالی، تولید و توزیع ، مدیریت تولید، اجرای سیاست های ایجاد شده توسط دولت

۴)تجزیه وتحلیل فرآیند چیست؟
در جواب شما باید از این کلمات کلیدی استفاده کنید: تجزیه و تحلیل فرآیند ، روش ، مطالعه، عملیات تولیدی ، بهینه سازی هزینه، کیفیت، زمان کار، و خروجی تولید

۵) الزامات یک سازمان خوب چیست؟
در جواب شما باید از این کلمات کلیدی استفاده کنید :مسئولیت ، سفارشات قطعی ،انتقاد ، بهبود کارمند، تبلیغات، تغییرات دستمزد، اقدام انضباطی

۶) فرایند برنامه ریزی چیست؟
در جواب شما باید از این کلمات کلیدی استفاده کنید :برنامه ریزی فرآیند ، انتخاب بهترین روند، انتخاب ترفندهای خاص، تجهیزات، مشخص کردن نقاط ، ابزار خاص و سرعت، فیدها

۷)طرح و برنامه برای یک کارخانه را تعریف کنید؟
در جواب شما باید از این کلمات کلیدی استفاده کنید : طرح مناسب ،هدف اصلی ، هزینه حمل پایین و زمان کار کم

۸) کنترل کیفیت چیست؟
در جواب شما باید از این کلمات کلیدی استفاده کنید : کنترل کیفیت ،مجموعه عملیاتی ، اندازه‌گیری، آزمون ، محصول، کالا ، مشخصات فنی،مطابقت

۹) مشکلات نظریه صف چیست؟
در جواب شما باید از این کلمات کلیدی استفاده کنید :تطبیق از سرویس دهنده، ورود مشتریان ، خدمات، زمان، طول کشیدن

۱۰) طرح به اشتراک گذاری سود چیست؟
در جواب شما باید از این کلمات کلیدی استفاده کنید :شرکت، سود کسب شده ، حداقل سود ، بازگشت سرمایه

⚙️ دانشکده صنایع و مدیریت👇
@ieinstitute

📌 تفاوت تصمیم گیری و تصمیم سازی:

تصمیم گیری یک انتخاب از میان چند راهکار (Alternative) جهت رسیدن به هدف (حل مسئله) است و تصمیم سازی فراهم نمودن زمینه مناسب برای تصمیم گیری است.

🔹 معمولاً تصمیم سازی بر تصمیم گیری مقدم است.

🔹 اغلب فرایند تصمیم سازی طولانی تر از تصمیم گیری است و تصمیم گیری سریع تر از تصمیم سازی انجام می شود.

🔹 عموماً مدیران سطوح میانی برای مدیران ارشد و مدیران سطح عملیاتی برای مدیران میانی تصمیم سازی می کنند.

🔹 اگر چه هم تصمیم سازان و هم تصمیم گیرندگان در برابر عواقب و پیامدهای (مثبت و منفی) تصمیم، مسئولیت دارند، اما مسئولیت نهایی بر عهده تصمیم گیرندگان است. بنابراین مهمترین وظیفه یک مدیر تصمیم گیری است و نباید به بهانه تصمیم سازیهای نادرست از بار مسئولیت پذیری شانه خالی کنند.

⚙️ دانشکده صنایع و مدیریت👇
@ieinstitute

🗣️مهندسی همزمان

مهندسی همزمان بر خلاف مهندسی ترتیبی عمل میکند و همه فرایند­ها را همزمان زیر نظر دارد. از این رو به آن مهندسی یکپارچه نیز می­گویند. در این روش به عنوان مثال تیم­هایی که در حال انجام کارند عبارتند از:

طراحی محصول، تست اجزا، مهندسی ساخت و تولید، خدمات، شناسایی بازار، تبلیغات و ... . در این روش، همزمان انجام شدن کار­ها به توالی ارجحیت دارد. بنابراین زمان اتمام پروژه در روش مهندسی همزمان نسبت به مهندسی ترتیبی کمتر است.

تعریف­های زیادی از مهندسی همزمان وجود دارد برای مثال می­توان گفت:

الف: « مهندسی همزمان به معنی تلفیق استعدادهای مهندسان ساخت با مهندسان محصول در طی مرحله طراحی و تداوم تلاش مشارکتی برای تکمیل ابداع محصول است.»

ب: « تیم مهندسی همزمان از طریق یک تیم متمرکز، برای موفقیت یک شرکت یا سازمان، برنامه‌­ای به روز و با توجه به نیاز ارائه می­دهد.»

« مهندسی همزمان، نگرشی نظام­‌مند به توسعه محصول/ فرآیند ارائه می­دهد.»

« توسعه همزمان محصول فرآیند مفهومی چند بعدی است که در آن تیم فراگیر مبتنی بر مشارکت همه بخش­ها به عنوان گروه طراحی محصول، در ابتدای چرخه شکل می­گیرد.»

✅مزایای استفاده از مهندسی همزمان:

🟠به مدیران امکان ریسک کردن می­دهد و حتی زمینه را برای پیاده سازی اتوماسیون و IT فراهم می‌کند.
🟠باعث بهبود محصول می­شود.
🟠این موازی کار کردن باعث صرفه جویی در وقت می­شود که در نتیجه آن محصول زودتر تولید می­شود.
🟠در روند تولید اجازه تغییر طرح خواهیم داشت.
🟠فروش بیشتر خواهد بود.
🟠باعث کاهش هزینه­های ساخت و تولید خواهد شد.
🟠روند بازگشت سرمایه تسریع می­شود.

⚙️ دانشکده صنایع و مدیریت👇
@ieinstitute