👨🏻‍💻 تو این سال‌ها بارها پیش اومده که وقتی یه دانشجو بهم گفته «من که سابقه‌کار ندارم»، تو رزومه‌ام چی بنویسم، میگم رزومه‌ت رو به پنج قسمت تقسیم کن:

(۱) درباره من (۲) سوابق و تجربیات کاری
(۳) تحصیلات (۴) مهارت‌ها
(۵) پژوهش‌ها و مقالات


✏️ این رزومه‌یِ یه دانشجوی مهندسی صنایع خارج از کشوره (فرانسه) که برای یه موقعیت کارآموزی درخواست داده. ببینیم تو رزومه‌اش چیا نوشته:


🔢 درباره من: تو این بخش تمرکزتون رو بذارین روی یه معرفی کوتاه از خودتون و ذکر یکی دوتا علاقه مندی و تجربه کاری یا تحصیلی‌تون.

دانشجوی مشتاق مهندسی صنایع با مهارت‌های تحلیلی و حل مسئله قوی. دارای تجربه در بهبود مستمر، متدولوژی‌های ناب (Lean)، و سازمان‌دهی زنجیره تأمین.

علاقه‌مند به استفاده از روش‌های Six Sigma و مدیریت پروژه برای پشتیبانی از رشد کسب‌وکار و پروژه‌های استراتژیک.

دنبال موقعیتی چالش‌برانگیز برای استفاده از مهارت‌ها و دانش فنی‌ام در جهت بهبود مستمر و کمک به رشد سازمان.

🔢 مهارت‌های سخت و نرم: خداروشکر که دیگه الان چندین ساله مهارت‌های نرم پای ثابت رزومه‌ها شده و اهمیتش داره روز به روز داره بیش‌تر میشه. حتما سافت اسکیل‌هاتونو توی رزومه بنویسین!

▶️ مهندس صنایع باید چه سافت اسکیل‌هایی داشته باشه؟ (لینک)


🔢 سوابق کاری: تو این بخش اگه سابقه کاری دارین حتما بنویسین. مثلا شغلی رو موازی با دانشگاه ادامه می‌دادین. مثل مشاور فروش، بازاریاب و... (ترجیحا مرتبط با مهندسی صنایع یا موقعیت شغلی که قراره براش رزومه ارسال کنین).

❔ اگه نداشتیم چی؟ تجربه دوره کارآموزی‌تونو بنویسین. اگه تو آزمایشگاه دانشگاه فعال بودین، حتما به عنوان «تکنسین آزمایشگاه» وظایفتون رو بنویسید.


🔢 تجربه‌های عضویت در انجمن علمی: اگه عضو انجمن بودین حتما موقعیت کاریتون و فعالیت‌هاتون رو ذکر کنید!

❔ اگه نبودیم چی؟ ببینید چه فعالیتی تو محیط دانشگاه یا موازی با دانشگاه داشتین. اگه TA و دستیار آموزشی بودین حتما بنویسین. (یادمه یکی تو رزومه‌اش نوشته بود، من یه برنامه با پایتون ساختم که انتخاب واحد رو برای ۶۰ نفر ورودی‌مون با کمترین تداخلی انجام می‌داد).

🔢 تحصیلات: تو این بخشم که مشخصه باید تحصیلاتتون رو از آخرین مقطع تحصیلی‌تون بنویسید. (که برای شما میشه کارشناسی فقط)


🔢 گواهینامه‌ها و مدارک: متفرقه ننویسین! مدرک زبان معتبر اگه دارین یا دوره و گواهینامه‌ای در حوزه مهندسی صنایع، بنویسین. (مثلا کمربند زرد Six Sigma یا دوره تحلیل داده دیتا کمپ). در همین حد کافیه.


🔢 مقالات و پژوهش‌ها: تو این بخش اگه مقاله‌ای تو دوره دانشگاه انجام دادین حتما بنویسید. در غیر این صورت پروژه‌های دانشگاهی یا پروژه پایانی دانشگاهتون رو ذکر کنید.


❗️ بچه‌ها تجربیات‌تون رو دیتا محور بنویسید!

✏️ یعنی چی؟ یعنی اگه جایی کارآموزی رفتین بنویسید چی رو بهبود یا کاهش دادین! (مثلا شناسایی گلوگاه‌های تولید در خط فرآیند و افزایش بازدهی خروجی به میزان ۱۵٪).

◀️یا برای پروژه‌ها و مقالاتتون: بهینه‌سازی چندهدفه مسیر‌یابی وسایل نقلیه برای زباله بیمارستانی، با هدف کاهش ۲۵٪ مسافت کل، و ۱۲٪ مصرف سوخت.


📚 اینم چندتا رزومه دیگه از بچه‌های مهندسی صنایع که می‌تونین ازش ایده بگیرین برای رزومه خودتون:👇


🏷 IE CV (1)
🏷 IE CV (2)
🏷 IE CV (3)
🏷 IE CV (4)
🏷 IE CV (5)



✍🏼 Mhmdali
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

📝 چطور به کمک ChatGPT در چند دقیقه یک پاورپوینت بسازیم!


👨🏻‍💻 یه روش جدید پیدا کردم که با ChatGPT و سایت gamma.app می‌تونین در عرض چند دقیقه یه پاورپوینت کاملا حرفه‌ای و تمیز آماده کنین.


⏯️ اول به این آدرس تو GPT برین:

📄 PPT Builder for Gamma

2️⃣ روی "Start" کلیک کنین، موضوع ارائه‌تون رو وارد کنین و به سوال‌ها جواب بدین.

3️⃣ نتیجه تولیدشده توسط ChatGPT رو کپی کنین.

4️⃣ حالا به gamma.app برین. روی "Create new" کلیک کنین → "Paste in text" → متن رو Paste کنین.

5️⃣ گزینه‌ی "Preserve this exact text" رو انتخاب کنین و Generate رو بزنین.

6️⃣ قالب (Theme) مورد علاقه‌تون رو انتخاب کنین یا یکی بسازین.

7️⃣ از منوی سمت چپ گزینه‌های AI images و GPT image رو فعال کنین.

8️⃣ مطمئن بشین حالت بالای صفحه روی "Card-by-card" قرار داره.

9️⃣ در نهایت روی "Generate" کلیک کنین.


📂 در چند دقیقه یک پاورپوینت کامل دارین که:

⬅️ هم متنش قابل ویرایشه،
⬅️ و هم تصاویر هوش مصنوعی داخلش رو می‌تونین تغییر بدین.👌🏼



✍🏼 Alireza
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

👩🏻‍💻 مایکروسافت یه آپدیت جدید برای اکسل داده به اسم تابع COPILOT. با این قابلیت می‌تونی مستقیم داخل فرمول‌های اکسل از ChatGPT کمک بگیری.


✅ یعنی به جای اینکه خودت فرمول‌های سخت و طولانی بنویسی یا کلی وقت بذاری برای تمیز کردن و مرتب‌سازی داده‌ها، فقط یه دستور ساده می‌دی و خودش انجام می‌ده.😙


📺 این ویدیوی یوتیوب هم، ۱۷ مدل استفاده از این قابلیت رو نشون می‌ده. مثلا:

⬅️ تقسیم متن‌ها،
⬅️ دسته‌بندی صورت‌حساب‌های بانکی،
⬅️ ساخت پلنر برای مهمونی یا سفر، و...


▶️ 17 Ways to Use Excel’s COPILOT



✍🏼 shamim
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

🤖 ۳۲ تا کُد میان‌بُر
✅ برای شروع پرامپت‌هات تو ChatGPT


👨🏻‍💻 یکی از این‌ها رو اول پرامپتت بذار. تا چت‌جی‌پی‌تی دقیق‌تر بفهمه «چطور» بهت جواب بده و لحن، ساختار و زاویه دید پاسخت همون چیزی بشه که می‌خوای.

🔃 مثلاً می‌نویسی: ELI5: [موضوع تو] ⬅️ طوری توضیح می‌ده که یه ۵ ساله هم بفهمه.



✍️ طوری توضیح بده انگار برای یه بچه‌ی ۵ ساله‌ست.

⭕️ /ELI5


✍️ یه متن خیلی طولانی رو تو چند خط خلاصه کن.

⏺ /TLDL


✍️ روند فکری و مراحل رو قدم‌به‌قدم بچین.

⭕️ /STEP-BY-STEP


✍️ خروجی رو چک‌لیست کن.

⏺ /CHECKLIST


✍️ خلاصه‌ی مدیریتی و سریع بده.

⭕️ /EXEC SUMMARY


✍️ جواب رو در نقش/سمت مشخصی بنویس (مثلاً «به‌عنوان معلم…»).

⏺ /ACT AS


✍️ خیلی کوتاه و مختصر جواب بده.

⭕️ /BRIEFLY


✍️ با واژه‌های تخصصی و فنی توضیح بده.

⏺ /JARGON


✍️ پاسخ رو برای یه مخاطب خاص تنظیم کن (مثلاً مبتدی/مدیر).

⭕️ /AUDIENCE


✍️ لحن رو عوض کن (رسمی، طنز، احساسی و …).

⏺ /TONE


✍️ لحن فنیِ برنامه‌نویسی بده.

⭕️ /DEV MODE


✍️ از زاویه‌ی مدیریت پروژه جواب بده.

⏺ /PM MODE


✍️ تحلیل قوت/ضعف/فرصت/تهدید ارائه کن.

⭕️ /SWOT


✍️ خروجی رو تو قالب مشخص بده (جدول، JSON، …).

⏺ /FORMAT AS


✍️ دو یا چند چیز رو کنار هم مقایسه کن.

⭕️ /COMPARE


✍️ چند دیدگاه مختلف رو نشون بده.

⏺ /MULTI-PERSPECTIVE


✍️ چند لایه زمینه/کانتکست رو نگه‌دار و استفاده کن.

⭕️ /CONTEXT STACK


✍️ با چیز مشخصی شروع/تمام کن. (مثلاً با خلاصه شروع کن).

⏺ /BEGIN WITH / END WITH


✍️ نقش، کار، و قالب خروجی رو صریح تعریف کن.

⭕️ /ROLE: TASK: FORMAT:


✍️ شِمای ساختاری/اوت‌لاین تولید کن.

⏺ /SCHEMA


✍️ بازنویسی در سبک درخواستی (مثلاً ساده، آکادمیک…).

⭕️ /REWRITE AS


✍️ از خودش بخواد روی پاسخ فکر و بازاندیشی کنه.

⏺ /REFLECTIVE MODE


✍️ سوگیری‌ها رو پیدا، بررسی و توضیح بده.

⭕️ /SYSTEMATIC BIAS CHECK


✍️ آهسته‌تر و عمیق‌تر استدلال کن.

⏺ /DELIBERATE THINKING


✍️ جواب سرسری و کلی‌گویی ممنوع.

⭕️ /NO AUTOPILOT


✍️ پاسخ خودش رو نقادانه ارزیابی کنه.

⏺ /EVAL-SELF


✍️ هم‌زمان از چند زاویه تحلیل کن.

⭕️ /PARALLEL LENSES


✍️ از اصول پایه شروع کن و قدم‌به‌قدم از نو بساز.

⏺ /FIRST PRINCIPLES


✍️ مراحل میانیِ استدلال رو نمایش بده.

⭕️ /CHAIN OF THOUGHT


✍️ دام‌ها و خطاهای احتمالی رو گوشزد کن.

⏺ /PITFALLS


✍️ با شاخص و عدد و معیار توضیح بده.

⭕️ /METRICS MODE


✍️ مرزها و خطوط قرمزِ واضح تعیین کن.

⏺ /GUARDRAIL



✍🏼 Hamed
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

🤖 جزوه فارسی «پرامپت‌نویسی در GPT-5»

▶️ «چطور از ChatGPT بهترین جواب‌ها رو بگیریم؟»


👨🏻‍💻 اگه واقعاً می‌خوای از ChatGPT بهترین جواب‌ها رو بگیری، باید بلد باشی چطور درست ازش سؤال بپرسی.

✏️ این جزوه بهت یادت میده چطوری با ChatGPT مثل یه ابزار حرفه‌ای رفتار کنی، تا خروجی‌هات دقیق‌تر، کاربردی‌تر و متناسب با نیازت باشن.

⬅️ با مثال‌های عملی و توضیح‌های ساده نشون میده که چطور با انتخاب جمله‌ها و ساختار درست سؤال‌ها، می‌تونی ChatGPT رو به سمتی هدایت کنی که جواب‌هایی بده که دقیقاً به کارت میان.



✍🏼 Saber
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

👨🏻‍💻 بچه‌ها اگه به حوزه‌ی لجستیک و زنجیره تأمین علاقه دارین یا همین الان دارین تو این حوزه فعالیت می‌کنین، حتما از نکات این ۳ تا کتاب تو کارتون استفاده کنین. اگه تایمم ندارین حداقل یکی‌شون رو بخونین!


✏️ این سه تا کتاب جزو منابع ضروری توی بیشتر تیم‌های لجستیک و عملیاته، و دلیلش هم واضحه:

✅ پر از نکته‌های کاربردی، چارچوب‌های فکری و مثال‌های تجربd که کمک می‌کنن توی شرایط سخت و بحرانی، بهترین تصمیم رو بگیرین.


📘 کتاب Logistics & SCM

📗 کتاب SCM for Dummies

📕 کتاب The Goal



✍🏼 Mahdi
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

📝 اصطلاحات و فرمول‌های مهم مهندسی صنایع


👨🏻‍💻 توی مهندسی صنایع و برنامه‌ریزی تولید، یه سری فرمول‌ها هستن که باهاشون بهره‌وری، کارایی و عملکرد اندازه‌گیری میشه. اینا پرکاربردترین اصطلاحات و فرمول‌هاش هستن.👇


🔻 بهره‌وری (Productivity)

🖥 فرمول: خروجی ÷ ورودی

⬅️ یعنی مثلاً چقدر محصول از مقدار مشخصی زمان، نیرو یا مواد تولید شده.


🔻 کارایی (Efficiency)

🖥 فرمول: (دقایق تولیدشده ÷ دقایق در دسترس) × ۱۰۰

➕ دقایق تولیدشده = خروجی × SAM (یعنی زمان استاندارد برای هر واحد تولید)


🔻 زمان استاندارد تولید (SAM یا SMV)

⬅️ زمان استانداردی که برای ساخت هر محصول در نظر گرفته می‌شه.

🖥 فرمول: زمان پایه × (درصد عملکرد ÷ ۱۰۰) + زمان‌های مجاز (برای استراحت، تاخیر و غیره)


🔻 بهره‌وری خط تولید (Line Efficiency)

🖥 فرمول: (کل SAM تولیدشده ÷ کل زمان در دسترس) × ۱۰۰

⬅️ نشون می‌ده خط تولید چقدر از زمانش به‌صورت مفید استفاده کرده.


🔻 استفاده از ماشین (Machine Utilization)

🖥 فرمول: (زمان کار ماشین ÷ کل زمان در دسترس) × ۱۰۰

⬅️ یعنی چند درصد از زمان، ماشین واقعاً در حال کار بوده.


🔻 نسبت نیروی انسانی به ماشین (Man-to-Machine Ratio)

🖥 فرمول: تعداد کارگر ÷ تعداد ماشین

⬅️ نسبت نیروی انسانی به ماشین‌های موجود رو نشون می‌ده.


🔻 عیوب در هر صد واحد (DHU)

🖥 فرمول: (تعداد کل عیوب ÷ تعداد کل لباس‌های بررسی‌شده) × ۱۰۰

⬅️ برای بررسی کیفیت محصول.


🔻 درصد رد شدن (Rejection)

🖥 فرمول: (تعداد قطعات مردود ÷ کل تولید) × ۱۰۰


🔻 ظرفیت تولید (Capacity)

🖥 فرمول: دقایق در دسترس ÷ SAM

⬅️ نشون می‌ده هر خط یا اپراتور در زمان مشخص چند واحد می‌تونه تولید کنه.


🔻 غیبت کارکنان (Absenteeism)

🖥 فرمول: (تعداد افراد غایب ÷ کل کارکنان برنامه‌ریزی‌شده) × ۱۰۰


🔻 درصد تولید درست از اولین بار (Right First Time)

🖥 فرمول: (تعداد قطعات خوب بدون نیاز به اصلاح ÷ کل قطعات تولیدشده) × ۱۰۰

⬅️ یعنی چند درصد از محصولات از همون اول بی‌نقص تولید شدن.


🔻 تحویل به‌موقع و کامل (OTIF)

🖥 فرمول: (سفارش‌های تحویل‌شده به‌موقع و کامل ÷ کل سفارش‌ها) × ۱۰۰


🔻 کارایی اپراتور (Operator Efficiency)

🖥 فرمول: (خروجی × SAM ÷ (ساعت کاری × ۶۰)) × /۱۰۰

⬅️ نشون می‌ده هر کارگر چقدر از زمانش به ‌صورت مؤثر کار کرده.


🔻 نسبت دستیار به اپراتور (Helper:Operator Ratio)

🖥 فرمول: تعداد دستیار ÷ تعداد اپراتور


🔻 زمان گام تولید (Pitch Time)

🖥 فرمول: زمان در دسترس ÷ میزان تقاضای مشتری

⬅️ یعنی هر چند وقت یه ‌بار باید یه محصول ساخته بشه تا سفارش‌ها به موقع تحویل داده بشن.


🔻 مصرف نخ (Thread Consumption)

🖥 فرمول: طول بخیه × تعداد بخیه در هر اینچ × طول درز

⬅️ برای تخمین میزان نخ مورد نیاز در صنعت نساجی.


🔻 نسبت برش تا ارسال (Cut to Ship Ratio)

🖥 فرمول: (تعداد ارسال‌شده ÷ تعداد برش‌خورده) × ۱۰۰

⬅️ نشون می‌ده چند درصد از محصولات نهایی واقعاً به مشتری ارسال شدن. (خط تولید نساجی)


🔻 زمان از دست‌رفته (Downtime)

🖥 فرمول: (زمان بدون بهره‌وری ÷ کل زمان) × ۱۰۰

⬅️ برای اندازه‌گیری توقف‌های تولید.


🔻 اثربخشی کلی تجهیزات (OEE)

🖥 فرمول: دسترسی × عملکرد × کیفیت

⬅️ شاخصی برای اندازه‌گیری عملکرد کلی تجهیزات خط تولید.



✍🏼 Sobhan
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

🏳️‍🌈 جزوه «توزیع‌های آماری با پایتون»


👨🏻‍💻 مبحث «توزیع‌های آماری» که بچه‌های صنایع تو تئوری احتمالات می‌خونن، یکی از ستون‌های اصلی تحلیل داده و یادگیری ماشینه.

📄 این جزوه تو ۷۰ صفحه، توزیع‌های آماری پرکاربرد در مهندسی رو با مثال‌های عملی و کدهای پایتون (در Jupyter Notebook) آموزش می‌ده.

◀️فقط کافیه یه آشنایی مقدماتی با آمار، حساب دیفرانسیل و پایتون داشته باشی تا بتونی از این جزوه بیشترین استفاده رو ببری.



✍🏼 Mhasan
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

👩🏻‍💻 «ای کاش وقتی دوره لیسانس بودم، همچین منابعی برای یادگیری علوم داده وجود داشت!»


📝 به عنوان یه صنایعی اگه به حوزه دیتا علاقه داری و مسیر یادگیریت رو تو حوزه‌ی تحلیل داده، هوش مصنوعی، و یا یادگیری ماشین طی می‌کنی، این چهار تا پلی‌لیست آموزشی مثل طلا می‌مونن!

⬅️ هر کدوم یه موضوع پایه و مهم رو خیلی واضح و تصویری توضیح می‌دن. فقط کافیه اونی که به مسیرت می‌خوره رو انتخاب کنی و عمیق یادش بگیری. 👇


1⃣ مقدمه‌ای بر آمار و تحلیل داده

▶️ یه آموزش ساده و تصویری از مفاهیم اصلی آمار که پایه‌ی یادگیری ماشین رو تشکیل می‌ده.


2⃣ بوت‌کمپ احتمال

▶️ اگه تا حالا سر سوالات احتمال تو مصاحبه‌ها گیر کردی، این پلی‌لیست خیلی روون توضیح داده که احتمال واقعاً یعنی چی و چطور باید ازش تو مسائل داده استفاده کرد.


3⃣ یادگیری تقویتی

▶️ یه آموزش خیلی شهودی و کاربردی از یکی از جذاب‌ترین شاخه‌های AI که با مثال‌های واقعی یاد داده شده.


4⃣ مهندسی Data Intensive

▶️ برای کساییه که می‌خوان از مدل‌های ML فراتر برن و ذهن مهندسی سیستمی پیدا کنن. یعنی بفهمن چطور داده در مقیاس بزرگ تو سیستم‌های واقعی کار می‌کنه.



✍🏼 Shirin
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

🚨 16 دوره رایگان یادگیری Power BI


👨🏻‍💻 هوش تجاری یا BI، این روزها یکی از حوزه‌های جذاب و آینده‌دار در رشته مهندسی صنایع به حساب میاد که از طریق نمودارها، گزارش‌ها و قابلیت‌های هوش مصنوعی که اخیراً اضافه شده‌، به تحلیل کسب و کارها در زمینه‌های مختلفی مثل مهندسی کیفیت، تحقیق در عملیات، برنامه‌ریزی تولید، کنترل موجودی، زنجیره تامین، لجستیک و... می‌پردازه و به سفارشی سازی محصولات، افزایش تولید و کیفیت، مصور سازی داده‌ها در زنجیره تامین، موجودی و...، و ایجاد مدل‌های تجاری پایدار و سودآور کمک می‌کنه.


✅ من اینجا سعی کردم 16 دوره از بهترین دوره های #رایگان آموزش Power BI رو از سایت‌های مختلف آموزشی براتون قرار بدم که امیدوارم مفید باشه.💯

✏️ اگه به دوره‌های رایگان بیش‌تری هم نیاز داشتید می‌تونید اینجا روی Power BI کلیک کنید تا به دوره‌های بیشتری دسترسی داشته باشید.


🖥 Ms Power BI Free Courses


┌ 🖥 Power BI for Beginners
├ 🏛 Simplilearn
└ 📊 6 Hours + Certificate


┌ 🖥 Power BI Basics
├ 🏛 Udemy
└ 📊 8h 39m


┌ 🖥 Getting Started with Ms PBI
├ 🏛 Excel Basement
└ 📊 10 hours + Certificate


┌ 🖥 Analyzing & Visualizing with PBI
├ 🏛 EDX
└ 📊 4 weeks / 10–20 hours per week


┌ 🖥 DAX Tools Video Course
├ 🏛 SQLBI
└ 📊 37 Video Lectures


┌ 🖥 Getting to Know Power BI
├ 🏛 Udemy
└ 📊 1h 6m


┌ 🖥 Data Visualization With PBI
├ 🏛 Great Learning
└ 📊 2 hours + Certificate


┌ 🖥 Diploma in Ms Power BI
├ 🏛 Alison
└ 📊 10-15 hours + Certificate


┌ 🖥 Master Microsoft Power BI
├ 🏛 Alison
└ 📊 3-4 hours + Certificate


┌ 🖥 Analysis Power BI Desktop
├ 🏛 Alison
└ 📊 3-4 hours + Certificate


┌ 🖥 Power BI Course Online
├ 🏛 Mind Luster
└ 📊 31 Lessons


┌ 🖥 The Complete Masterclass PBI
├ 🏛 Reed Courses
└ 📊 15.3 hours


┌ 🖥 Power BI Tutorial For Beginners
├ 🏛 Intellipaat
└ 📊 8h 40m


┌ 🖥 Data Modeling for Power BI
├ 🏛 SQLBI
└ 📊 27 Video Lectures


┌ 🖥 Power BI Paginated Reports
├ 🏛o Lectures


┌ 🖥 Power BI Full Course
├ 🏛 Learnit Training
└ 📊 8h 20m



✍🏼 Alireza
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

🤖 راهنمای جامع «پرامپت‌نویسی در ChatGPT»


👨🏻‍💻 هوش مصنوعی برای همه‌ست، اما خروجی واقعی رو فقط کسایی می‌گیرن که هنر پرامپت‌زدن رو بلدن.

✅ توی این راهنما صدها پرامپت آماده و تست‌شده برای بازاریابی، فروش، رشد و تولید محتوا جمع شده تا بهت کمک کنه به جای اتلاف وقت، با پرامپت درست خروجی کارت رو چند برابر کنی.



✍🏼 Hesam
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

🏳️‍🌈 برترین کتابخونه‌‌های بهینه‌سازی پایتون!

👨🏻‍💻 یکی از بخش‌هایی که پایتون برای ما مهندسای صنایع خیلی کاربرد داره، تو بحث بهینه سازی و کتابخونه‌های فوق العادشه.

✏️ کتابخونه‌های بهینه سازی پایتون، امکان مدل‌سازی، تحلیل و حل مسائل رو در حوزه‌هایی مثل مدیریت زنجیره تأمین، تخصیص منابع و زمان‌بندی تولید رو فراهم می‌کنه و نه تنها باعث صرفه‌جویی در زمان و هزینه میشه، بلکه تو محیط‌های پویا و پیچیده هم، تصمیم‌گیری رو بهتر می‌کنه.

📄 من یه لیست 10تایی از بهترین کتابخونه‌های بهینه سازی پایتون + جزوه آموزشی، آماده کردم که اینجا براتون قرار میدم:👇


🔢 کتابخونه SciPy

✅ ابزاری عالی برای بهینه‌سازی و حل مسائل ریاضی و علمی پیچیده!
✂️✂️✂️✂️✂️✂️

🔢 کتابخونه Google OR-Tools

☑️ برای حل مسائل مسیریابی و زمان‌بندی بهینه، عالیه!
✂️✂️✂️✂️✂️✂️

🔢 کتابخونه Optuna

✅ فوق العاده برای بهینه‌سازی هوشمندانه و سریع با روش بیزی!
✂️✂️✂️✂️✂️✂️

🔢 کتابخونه HyperOpt

☑️ جستجوی پارامترهای بهینه و مسائل بزرگ با این کتابخونه خیلی راحته!
✂️✂️✂️✂️✂️✂️

🔢 کتابخونه CVXPY

✅ اگه مسائل پیچیده و محدب داری، این ابزار بهترین دوستته!
✂️✂️✂️✂️✂️✂️

🔢 کتابخونه CVXPY Layers

☑️ بهینه‌سازی رو توی مدل‌های یادگیری عمیق میاره!
✂️✂️✂️✂️✂️✂️

🔢 کتابخونه PuLP

✅ ساده و سریع برای حل مسائل برنامه‌ریزی خطی کوچیک!
✂️✂️✂️✂️✂️✂️

🔢 کتابخونه Pyomo

☑️ مناسب برای بهینه‌سازی مسائل پیچیده و چند مرحله‌ای!
✂️✂️✂️✂️✂️✂️

🔢 کتابخونه CasADi

✅ برای سیستم‌های کنترل بلادرنگ و مسائل دینامیکی فوق‌العاده‌س!
✂️✂️✂️✂️✂️✂️

🔢 کتابخونه PyGAD

☑️ کتابخانه‌ای قوی برای الگوریتم‌های ژنتیک و بهینه‌سازی!


✍🏼 Siavash
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

👨🏻‍💻 من تا الان بیش‌تر از ۳۰۰ تا مقاله پژوهشی نوشتم. یه چیزی که تو این مسیر یاد گرفتم، اینه که بدونی یه مقاله از چه بخش‌هایی تشکیل شده و چطور باید ساختارش رو طراحی کنی.

✏️ داشتن یه چارچوب مشخص و دقیق باعث میشه مقاله‌ت منظم‌تر و حرفه‌ای‌تر باشه. این کار بهت کمک می‌کنه افکارت رو بهتر دسته‌بندی کنی و به شکلی منطقی و شفاف ارائه بدی، طوری که خواننده‌ها بتونن براحتی با محتوای مقاله‌ت ارتباط برقرار کنن.

✅ وقتی مقاله‌ات ساختار درست داشته باشه، هم اهمیت پژوهشت رو بهتر نشون میدی و هم روش‌ها، نتایج و نتیجه‌گیری‌هات به چشم میاد. اینجوری مقاله‌ت هم خوندنی‌تر میشه و هم اعتبارش بیشتر میشه!

📄 یه نمونه از این ساختار رو تو عکس بالا براتون گذاشتم. ولی اگه خواستین نسخه کامل این راهنما رو داشته باشین فایل pdf زیر رو دانلود کنین:👇


📚 Guide to writing research papers


✍🏼 Ahmad
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

👨🏻‍💻 این جزوه تایپی، تجربیات من از نحوه «سرپرستی برنامه‌ریزی و کنترل پروژه» شرکت‌های قرارداد EPC در صنعت نفت و گاز و پتروشیمی‌ایه.

✏️ در واقع یه جزوه تجربی از آموخته‌هام تو حوزه برنامه‌ریزی و کنترل پروژه‌س و گفتم شاید بین این همه جزوه آموزشی که فقط مفاهیم کنترل پروژه رو بهتون یاد میده، به کارتون بیاد.

🏗 اصل قواعد این جزوه جهت کلیم و مستند سازی و جمع آوری مدارک لایحه تاخیرات از ابتدای پروژه‌ها بوده، که بیشتر جنبه درس آموخته و نحوه مستندسازی داره.

✅ امیدوارم برای بچه‌هایی که به حوزه کنترل پروژه علاقه دارن یه نقشه راه خوبی باشه.


✍🏼 Mohammad Asadbeigi
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

👨🏻‍💻 یکی از کتاب‌هایی که استادها همیشه به عنوان رفرنس برای درس‌هایی مثل «مدیریت کیفیت» یا «برنامه‌ریزی تولید» به بچه‌ها معرفی می‌کردن، کتاب «مطالعه‌ای درباره سیستم تولید تویوتا» نوشته شیگئو شینگو، پدرخوانده تولید ناب بود.

✔️ این کتاب یه نگاه عمیق به سیستم تولید تویوتا (TPS) داره؛ روشی که واقعاً صنعت تولید رو متحول کرده. تو این کتاب، شینگو کلی نکات مهم درباره سیستم‌ تولید به هنگام (JIT) یا تکنیک پوکایوکه (اشتباه‌ناپذیری) رو به زبان ساده توضیح میده.

💸 هدفش اینه که نشون بده چطور تویوتا تونست با بهینه کردن فرآیندها و تعویض یک دقیقه‌ای قالب (SMED)، تولیدش رو به سطح بالاتری ببره.

⏪ این کتاب یه دیدگاه جامع و کاربردی به بهره‌وری در تولید داره که هنوزم بعد از سال‌ها تو صنعت‌های مختلف ازش استفاده می‌شه و محدود به زمانی خاصی نیست!

📌 من لینک PDF این کتاب رو اینجا براتون قرار دادم. اگه دوس داشتین می‌تونین دانلودش کنین:👇


📔 The Toyota Production System


✍🏼 Moeen
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

👨🏻‍💻 امروز چند ساعت وقت گذاشتم و نسخه جدید ChatGPT-5.1 رو تست کردم. فقط یک چیز بگم: این آپدیت برای من، چیزی بیشتر از یه نسخه جدید بود…


✏️ اگه می‌خواید بهترین استفاده رو ازش بکنید، این چندتا نکته تجربه‌ی منه:


🔢 انتخاب مدل مناسب

🏷 تا امروز فکر می‌کردم 4o یا 5 می‌تونه جوابگوی همه‌چیز باشه. ولی وقتی 5.1 رو انتخاب کردم، تفاوت دقیقاً از همان سؤال اول حس شد:
سریع‌تر، منطقی‌تر، و چند برابر شفاف‌تر.

از گوشه‌ی بالا-چپ روی ChatGPT بزنید و
ChatGPT-5.1 رو انتخاب کنین.
(و اگر کار خیلی سنگین دارین، مدل Thinking هنوز قوی‌ترینه.)

🔢 شخصی‌سازی واقعی

🏷 تا قبل از این، personalization بیشتر یه قابلیت تزئینی بود.
ولی حالا تبدیل شده به مغز رابط کاربری!
اگر روشنش نکرده باشید، دارید نصف توان مدل رو از دست می‌دید.

از پایین سمت چپ → روی پروفایل
→ Personalization
→ Enable customization

🔢 انتخاب لحن و شخصیت (بهترین بخش)

🏷 این ویژگی جدید باعث شد احساس کنم دارم با یک «همکار» حرف می‌زنم. من خودم گزینه‌ی Efficient رو انتخاب کردم و واقعاً مثل اینه که دارید با یک دستیار فوق ‌منظم و دقیق کار می‌کنید.

پایین - چپ روی پروفایل (عکس یا اسمت) کلیک کن. وارد Personalization شو.

اونجا دقیقاً بعد از فعال‌کردن Enable customization، یک بخش جدید می‌بینی به اسم:
Base style and tone

از همون‌جا می‌تونی شخصیت و لحن ChatGPT رو انتخاب کنی:

(Efficient, Playful, Formal, Creative و…).

🔢 حالا نوبت Custom Instructions؛ جایی که جادو اتفاق می‌افته!

🏷 اگر تا امروز فکر می‌کردین این بخش فقط برای تنظیم لحنه، خب اشتباه فکر می‌کردین =))

🛑اینجا دقیقاً جاییه که ChatGPT یاد می‌گیره چطور حرف بزنه، چه لحن و ساختاری رو رعایت کنه، چه چیزهایی رو همیشه به‌خاطر بسپره و چطور مثل شما فکر کنه.

🛑شما هر دقیقه‌ای که برای نوشتن این تنظیمات وقت بذارید، بعداً چند برابرشو، تو زمان و کیفیت خروجی پس می‌گیرید.🙂‍↔️

پایینِ صفحه چپ، روی پروفایل یا Settings کلیک کن. وارد Settings شو (تنظیمات).

از منوی سمت چپ، گزینه‌ای داری به اسم:
Customization یا Personalization.

داخل همین بخش، یک قسمت مجزا هست به نام:
Custom Instructions

🔗 توضیحات بیش‌تر: Link


🔢 بخش Advanced؛ جایی که کاربرای حرفه‌ای از بقیه جدا می‌شن!

🏷 صادقانه بگم: تنظیمات مدیریت حافظه (Memory) همون چیزیه که هنوز خیلی‌ها جدی نمی‌گیرن.

◀️ولی اگه درست استفاده بشه، خروجی ChatGPT رو از یک مدل قوی، به یک دستیار شخصی بلندمدت تبدیل می‌کنه...!

اسکرول کنید پایین → Advanced
و تمام گزینه‌ها رو فعال کنید.
(این گزینه‌ها دست مدل رو برای reasoning و ابزارها بازتر
می‌کنه.)

🔗 توضیحات بیش‌تر: Link



✍🏼 Pouria
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

🎖️ قانونِ طلایی مهندسی صنایع


👩🏻‍💻 در مهندسی صنایع یه قانون طلایی وجود داره که همیشه صادقه:

✅ «چیزی رو که اندازه‌گیری نکنی، نمی‌تونی بهبود ببخشی!»


✏️ هر سیستم، هر فرآیند و هر پروژه‌یِ بهبود، از داده شروع میشه، نه از حدس و گمان! فرقی‌ام نمی‌کنه در حوزه تولیدی مشغول به کار باشی، لجستیک، یا بازاریابی.


🔔 از لحظه‌ای که اندازه‌گیری رو کنار بذاری، از مهندسی فاصله می‌گیری و وارد دنیای حدس زدن می‌شی!

✔️ اول فرآیند رو اندازه‌گیری کن،
✔️ بعد خط مبنا (Baseline) و شاخص بساز،
✔️ و در نهایت براساس شواهد، بهبود بده.


❗️ مهندسی صنایع فقط در مورد بهره‌وری نیست، علمِ اثباته. علمِ تصمیم‌گیری با عدد و مدرک.

🛑بهترین مهندسان صنایع دنبال بهبود نمی‌رن؛ اونا درستیِ بهبود رو ثابت می‌کنن.


🔔 پس اگه می‌خوای راه‌حل‌هات مورد اعتماد باشن، «اندازه‌گیری» رو اولین اصل کارت قرار بده.

📊 مهندسای صنایعی که به دیتا و آنالیز دیتا مسلط باشن، آینده رو رهبری می‌کنن. و اونایی که مسلط نباشن، آینده جایگزین‌شون می‌کنه!



✍🏼 fateme
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

👨🏻‍💻 اکثر بچه‌های صنایع به حوزه‌های مختلف دیتا علاقه دارن، ولی نمی‌تونن تفاوت این ۷ نقش داده‌ رو از هم تفکیک کنن.


▶️ من اومدم از نگاه یک مهندس صنایع در یه کارخونه تولیدی، هر کدوم از این نقش‌ها رو براتون توضیح دادم، تا هم هر نقش براتون واضح‌تر بشه، و هم انتخاب نقش مورد علاقتون راحت‌تر بشه:


🔢 تحلیلگر داده — 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝘁

💡 از نگاه IE: مسئول کنترل ‌کیفیت


⬅️ این شخص عملکرد کارخانه رو زیر نظر داره و آمار تولید روزانه رو در قالب چارت و گزارش ارائه می‌ده (داشبورد و گزارش‌سازی).

⬅️ تحلیل می‌کنه که کدوم خط تولید، کندترین عملیات رو داره (یافتن گلوگاه‌ها).


🏷 مثال مهندسی صنایع:

✔️تحلیل‌گر داده مثل کسی است که زمان‌بندی تولید یا نرخ توقف خط رو تحلیل می‌کنه.

🛑مثلا اگر خط تولید ۳۰٪ زمان خاموشی داره، این فرد دقیقاً میگه «کجا» و «چرا» این اتفاق افتاده.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 دانشمند داده — 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗦𝗰𝗶𝗲𝗻𝘁𝗶𝘀𝘁

💡 از نگاه IE: متخصص بهینه‌سازی پیشرفته


⬅️ این شخص مثل یک مشاور با استفاده از شبیه‌سازی و ریاضی، الگوهای پنهان رو کشف می‌کنه، و راه‌حل‌های جدید پیشنهاد می‌ده.


🏷 مثال مهندسی صنایع:

✔️ یک مهندس صنایع با نقش Data Scientist سعی می‌کنه پیش‌بینی کنه چه زمانی موجودی کم میشه یا احتمال خرابی یک ماشین چقدره.

🛑مثلا با تحلیل داده‌های تاریخی، یه الگوریتم پیشنهادی برای چیدمان جدید ماشین‌آلات ارائه می‌ده تا زمان تولید ۲۰ درصد کاهش پیدا کنه.

🛑یا اگه دمای انبار از ۲۵ درجه بیشتر بشه، احتمال نقص در محصول ۴۰ درصد افزایش پیدا می‌کنه.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 مهندس داده — 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿

💡 از نگاه IE: مسئول تدارکات و انبارگردانی


⬅️ این شخص انبار رو سازماندهی می‌کنه (دیتابیس)، خطوط انتقال مواد بین انبار و خط تولید رو می‌سازه (پایپلاین‌های داده). و مطمئن می‌شه که مواد اولیه تمیز، استاندارد و در دسترسه (داده سالم و آماده).


🏷 مثال مهندسی صنایع:

✔️ در یک کارخانه، داده‌ها از بخش‌های مختلف میان. حالا Data Engineer مثل مهندس لجستیک، همه‌یِ این داده‌ها رو از انبارهای مختلف جمع می‌کنه و تحویل یک مرکز یکپارچه (Data Warehouse) می‌ده.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 معمار داده — 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗿𝗰𝗵𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁

💡 از نگاه IE: طراح نقشه کل کارخانه


⬅️ این شخص طرح کلی کارخونه رو می‌ریزه (طرح‌ریزی واحد صنعتی): جایگاه خط مونتاژ، انبار، بخش کنترل کیفیت و ارتباط بین آنها (ساختار کلی پلتفرم داده).

⬅️ تصمیم می‌گیره مواد سنگین در کجا و محصولات نهایی چگونه ذخیره بشن (انتخاب روش‌های ذخیره‌سازی داده). و مطمئن می‌شه اگر تولید دوبرابر بشه، نقشه کارخانه جوابگو باشه (قابلیت گسترش یا اسکیل).


🏷 مثال مهندسی صنایع:

✔️دقیقا مثل کسی که کل سایت صنعتی رو طراحی می‌کنه: مسیرها، چیدمان انبار، نحوه انتقال مواد، جریان‌ها و ظرفیت‌ها.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 مهندس MLOps یا 𝗠𝗟𝗢𝗽𝘀 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿

💡 از نگاه IE: مهندس نگهداری و تعمیرات


⬅️ این شخص از سیستم مراقبت می‌کنه. مانیتورینگ دائمی انجام می‌ده تا اگه دقت الگوریتم چیدمان کاهش یافت، بلافاصله شناسایی کنه (مانیتورینگ مدل).


🏷 مثال مهندسی صنایع:

🛑فرض کن مدل پیش‌بینی تقاضا هر روز عدد جدید می‌ده. اگه داده خراب بشه یا مدل دقتش افت کنه، کل زنجیره تأمین ضربه می‌خوره.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 مهندس تحلیل — 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿

💡 از نگاه IE: مهندس برنامه‌ریزی تولید


⬅️ این شخص دستورالعمل‌های دقیق برای خط تولید ایجاد می‌کنه. دستورالعمل مونتاژ که مشخص می‌کنه هر قطعه چطوری باید سرهم بشه (تبدیل داده خام به جداول تمیز با SQL/dbt).

⬅️ و زمان‌بندی و استانداردهای کاری رو تعریف می‌کنه (مدل‌های داده و متریک‌ها).


🏷 مثال مهندسی صنایع:

✔️مثل کسی که فرآیندها رو استاندارد می‌کنه، این فرد داده‌ها رو طوری آماده می‌کنه که تیم عملیات بتونه راحت تصمیم بگیره.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 مهندس یادگیری ماشین — 𝗠𝗟 𝗘𝗻𝗴𝗶𝗻𝗲𝗲𝗿

💡 از نگاه IE: مسئول اجرای نوآوری‌ها


⬅️ وقتی مدل دانشمند داده تأیید شد، این شخص اون رو در خط تولید پیاده می‌کنه و الگوریتم پیشنهادی چیدمان رو به یک دستورالعمل اجرایی دقیق و خودکار برای ربات‌ها تبدیل می‌کنه (پیاده‌سازی مدل در production).

⬅️و مطمئن می‌شه این سیستم جدید سریع، پایدار و قابل اتکاست (بهینه‌سازی مدل برای محیط عملیاتی).


🏷 مثال مهندسی صنایع:

🛑فرض کن مدل باید در لحظه تصمیم بسازه:
«این محصول روی خط معیوب است یا نه؟»

✔️ مهندس ML کسی است که باید مدل تشخیص عیب رو به سیستم تولید وصل کنه تا در لحظه کار کنه.




✍🏼 Alireza
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

📄 فرمول‌ها و مفاهیم کلیدی مدیریت پروژه


👨🏻‍💻 اگه قصد شرکت در آزمون‌های مدیریت پروژه مثل PMP رو دارید، تسلط بر این فرمول‌ها یک مزیت بزرگ محسوب می‌شه و می‌تونه شانس موفقیت شما رو بالا ببره.

✅ به عنوان یه کارشناس کنترل پروژه هم برای شروع، برنامه‌ریزی، اجرا، کنترل و نظارت بر پروژه‌ها، عالیه.



✍🏼 Mehrdad
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

👨🏻‍💻 من هفته پیش، لیست جامع «دوره‌های رایگان هوش مصنوعی» رو تو‌ گوگل داک، با جدیدترین و بهترین دوره‌های رایگان AI، آپدیت کرده‌ام.


▶️ این لیست شامل همه‌چی میشه. از دوره‌ها و مسیرهای یادگیری برای Prompt Engineering گرفته، تا ساخت Agentها، Machine Learning و پایتون. همه به صورت کاملاً رایگان!


◀️ لینک داک (شامل تمام دوره‌ها):


🔗 Free AI courses Google Doc
🔗 Free AI courses Google Doc



✍🏼 Taha
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

💯 گوگل جستجوی مبتنی بر «کلمات کلیدی» رو رسماً از بین بُرد!


👨🏻‍💻 اگه هنوز برای جستجوی مقاله یا پایان‌نامه‌های مرتبط با پژوهشت از روش جستجوی «کلمات کلیدی» استفاده می‌کنی، باید بگم گوگل با قابلیت‌های جدید Scholar Labs، این روش رو کاملا منسوخ کرد!


▶️ با معرفی Gemini 3 و قابلیت‌های جدید Scholar Labs، دوران حدس زدن «کلمات کلیدی» دیگه تموم شد! حالا «جستجوی مفهومی» (Conceptual Search) اومده تا جاش رو بگیره.

📣 اگه در حال انجام پایان‌نامه، مقاله یا پروژه‌های تحقیقاتی هستی، باید حتما این روش رو یاد بگیری.


🏷 ۵ روشی که Scholar Labs جستجوی سنتی رو شکست می‌ده:


🔢 جستجوی مفاهیم، نه کلمات کلیدی:

⬅️ جستجوی سنتی: "کافئین و حافظه."

⬅️ جستجوی مفهومی: «مصرف کافئین»، «مکانیسم‌های حافظه کوتاه‌مدت»، «تغییرات سنی».

✔️ نتیجه: یک جستجو، سه بُعد رو پوشش می‌ده، با نتایج بهتر و عمیق‌تر.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 زمینه (Context) داخلی در هر مقاله:

⬅️ دیگه لازم نیس ۳۰ تا چکیده بخونی تا بتونی ۳ تا مقاله مرتبط پیدا کنی.

⬅️ هر مقاله هم با توضیحی از اینکه چطوری به سوال تو پاسخ می‌ده، ارائه می‌شه.

✔️ نتیجه: خلاصه‌های سریع، کار رو برات آسون می‌کنن. یه جور غربال‌گری خودکار.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 خلاصه‌سازی تعاملی PDFها:

⬅️ هر PDF رو باز کنی، یک طرح کلی خودکار و خلاصه‌شده از بخش‌های مختلف اون (Methods, Results, Discussion) دریافت می‌کنی.

⬅️ می‌تونید فوراً به نتایج یا متدولوژی مقاله برید و زمان مرور مقاله رو به شدت کاهش بدید.

✔️ نتیجه: یعنی خودش Outline می‌سازه، بخش‌های مختلف رو خلاصه می‌کنه و اجازه می‌ده یک‌راست بپری روی Methods یا Results.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 استنادها (Citations) = لینک

⬅️ روی هر رفرنس کلیک کنید، مقاله‌یِ مرتبط با اون فوراً باز می‌شه. ریدِر PDF، استنادها رو به لینک‌های تعاملی تبدیل می‌کنه.

✔️ نتیجه: بدون تعویض پنجره‌ها، سیر تکامل ایده‌ها رو در مقالات مختلف دنبال می‌کنی. این یعنی جستجوی بدون اصطکاک!

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔢 پیدا کردن شکاف‌های پژوهشی (Research Gaps):

⬅️ نتایج جستجوی دستی‌تون رو با جستجوی dimensional مقایسه می‌کنید.

⬅️ تفاوت بین این دو لیست؟ شکاف‌های تحقیق دقیقاً همون‌جا پنهان شدن. یعنی دقیقاً نشون می‌ده کجا رو از قلم انداختی.


❗️ نکته پایانی: Scholar Labs فعلاً آزمایشیه و دسترسی محدودی داره.


🖥 Scholar Labs
🖥 Scholar Labs



✍🏼 Kourosh
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter