👨🏻‍💻 یه سایت باحال پیدا کردم که باهاش می‌تونین کلی از مسائل بهینه سازی و OR رو، مثل مسئله کوله‌پشتی، مکان‌یابی تسهیلات، تئوری صف، مسائل جریان شبکه مثل مسئله کوتاه‌ترین مسیر و... رو در قالب بازی یاد بگیرین.


✅ اینطوری هم مسائل تحقیق در عملیات رو با بازی کردن، به صورت عملی شبیه سازی کردین و هم براتون یادگیری OR کلی لذت بخش میشه.🙂‍↔️👌🏼


🎲 OR Strategy Games


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

💼 24 ابزار حل مسئله‌
⚙️ که هر مهندس صنایع باید بشناسه!


👨🏻‍💻 یکی از کلیدی‌ترین مهارت‌های نرمی که هر مهندس صنایع باید بهش مسلط باشه، «مهارت حل مسئله» است. برای یه مهندس صنایع امروزی، توانایی شناسایی مشکلات، تحلیل دقیق‌شون و ارائه راه‌حل‌های مؤثر واقعاً ضروریه.

⏪ این مهارت نه تنها به بهبود عملکرد فردی‌تون کمک می‌کنه، بلکه می‌تونه کارایی کل تیم و سازمان رو هم به شکل چشمگیری افزایش بده.

✔️ برای اینکه تو این مسیر موفق بشین، من در این فایل 24 ابزار مهم حل مسئله‌ای که باید بشناسین رو معرفی کردم.. این ابزارها بهتون کمک می‌کنن تا تو هر پروژه‌ای بهتر عمل کنین و با چالش‌ها به خوبی مقابله کنین.🥇


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

👨🏻‍💻 اگه می‌خواین جلوی این رو بگیرین که ChatGPT همیشه باهاتون موافق باشه:


⬅️ وارد بخش Custom Instructions بشین.

✅ گزینه‌ی Enable Customization رو فعال کنین.


✏️ این متن رو هم دقیقاً کپی و پیست کنین:

"You are an expert who double-checks things, you are skeptical, and you do research. I am not always right. Neither are you, but we both strive for accuracy."

🔔 معمولاً ChatGPT چیزی رو میگه که تو دوست داری بشنوی. صادق‌تر شدنش همه‌چیز رو تغییر می‌ده.😉



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

✅ چطور از بدترین پاورپوینت دنیا، یه پرزنتیشن تمیز ساختم!


👩🏻‍💻 خیلیا فکر می‌کنن گاما فقط برای ساخت پاورپوینت و اسلاید ارائه از صفره! ولی من پاورپوینت ناقصمو بهش دادم و به بهترین شکل برام اصلاح و کاملش کرد! 😙


🔢 اول پاورپوینت خراب‌تون رو دانلود کنید.

🔢 بعد وارد Gamma.app بشید.

🔢 فایل PPT رو آپلود کنید.

🔢 یه تم (Theme) رو انتخاب کنید.

🔢 تصویرهای پیشنهادی AI رو فعال کنید.

🔢 لایه‌بندی رو روی Card-by-Card بذارید.

🔢 حالا Generate رو بزنید. اسلایدهای شما آماده‌ست.🙂‍↔️


▶️ گاما فقط براتون پرزنتیشن نمی‌سازه! محتواتون رو مرتب می‌کنه، چیدمانش رو اصلاح می‌کنه و تصاویری بهش اضافه می‌کنه که محتوایِ ارائه شما رو برجسته‌تر نشون می‌ده. این همون چیزیه که PowerPoint باید از ابتدا می‌بود.



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

📁 پاکسازی داده‌ها با اکسل

👨🏻‍💻 این راهنما، چکیده سال‌ها تجربه‌ من با اکسله. خیلی‌ها پاکسازی داده‌ها رو فقط با پایتون و کتابخونه‌های معروفش مثل Pandas و NumPy می‌شناسن. اما من توی این فایل بهتون یاد میدم که چطور بدون هیچ پیچیدگی، فقط با تکنیک‌های سریع و عملی، داده‌های تکراری، غیر ضروری و کثیف رو با اکسل حذف کنین.

⏪ اگه قبلاً ساعت‌ها وقتتون رو صرف تمیز کردن داده‌هاتون توی اکسل می‌کردین، با این چیت‌شیت، تو چند دقیقه کار تمومه.👌


┌ ✔️ Data Cleaning in 10 Minutes
├ 😉 Tutorial Video
└ 📄 Excel Workbook


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

🔍 ۷ دستیار هوش مصنوعی که از ChatGPT تو سرچ جلو زدن!


👨🏻‍💻 خیلیاتون برای سرچ هنوز فقط از ChatGPT استفاده می‌کنین، ولی ChatGPT بهترین ابزار برای جست‌وجو نیست!

✅ الان (تو اکتبر ۲۰۲۵) چند تا هوش مصنوعی دیگه هستن که خیلی بهتر از ChatGPT عمل می‌کنن. مخصوصاً وقتی دنبال اطلاعات جدید، دقیق و با سورس مشخصین.



1️⃣ موتور جست‌وجوی هوش مصنوعی Perplexity

💳 سریع و دقیقه و همیشه منبع نتایجش رو بهت میگه. برای تحقیق، مقاله‌نویسی و پیدا کردن اطلاعات به‌روز عالیه.


2️⃣ دستیار هوش مصنوعی Grok

💳 ساخته‌ی شرکت xAI هست (از ایلان ماسک). به داده‌های توییتر (X) دسترسی داره. پس برای خبرهای داغ و موضوعات ترند خیلی خوب کار می‌کنه.


3️⃣ مدل DeepSeek

💳 برای سرچ‌های فنی و دانشگاهی عالیه. توی کدنویسی و ریاضیات واقعاً قویه.


4️⃣ دستیار هوش مصنوعی Claude (Sonnet 4.5)

💳 وقتی دنبال خلاصه‌سازی یا جواب‌های طولانی و دقیق هستی، انتخاب خوبیه. خیلی خوب متن‌های طولانی و چندبخشی رو درک می‌کنه.


5️⃣ پلتفرم هوش مصنوعی Gemini

💳 محصول گوگله. توی کارهای تصویری و تحلیل داده‌های گوگل بی‌نظیره. می‌تونه عکس ادیت کنه و محتوای تصویری رو هم بفهمه.


6️⃣ دستیار هوش مصنوعی Kimi

💳 هوش مصنوعی چینی که تقریباً بی‌طرف‌ترین و کم‌تعصب‌ترین مدل حساب می‌شه. برای موضوعات حساس، جواب‌های متعادل و منطقی می‌ده.


7️⃣ دستیار هوش مصنوعی ChatGPT

💳 هنوزم برای نوشتن خلاقانه، ایده‌سازی و مکالمه بهترینه. ولی برای سرچ زنده یا اخبار جدید ضعیفه، چون به داده‌های لحظه‌ای دسترسی نداره.

➖ ➖ ➖ ➖ ➖

🔹 خلاصه اگه دنبال بهترین ابزار هوش مصنوعی برای سرچ دقیق، سریع و با منبع هستی، Perplexity بهترین انتخابه.



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

📊 کتاب «آمار برای غیر آماردان‌ها»


👨🏻‍💻 توی دنیایی که همه‌چی حول داده‌ها می‌چرخه، بلد بودن مفاهیم آماری دیگه یه انتخاب نیست، یه نیازه! مخصوصا برای ما بچه‌های صنایع!


✅ این کتاب کاری می‌کنه که آمار دیگه برات ترسناک نباشه و یاد بگیری چطور ازش برای تصمیم‌گیری‌های دقیق‌تر استفاده کنی، حتی اگه آمار و احتمال رو درست و حسابی نخوندی!

⬅️ از آمار توصیفی و تحلیلی گرفته تا طراحی نظرسنجی و تحلیل داده‌ها رو پوشش می‌ده. علاوه بر این، یاد می‌گیری چطور با نمودارها و ابزارهای تصویری مثل هیستوگرام و scatter plot داده‌هاتو به بینش‌های قابل‌فهم تبدیل کنی.



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

👨🏻‍💻 سال‌های اول دانشجویی در دانشگاه شریف، من هم با این سؤال درگیر بودم: «آیا واقعاً لازمه این‌ همه درس رو پاس کنیم؟ اینا به چه دردم می‌خورن؟»


✏️ امروز که به عنوان محقق در حوزه علوم اعصاب فعالیت می‌کنم، معنای این جملات دکتر شهشهانی رو بهتر درک می‌کنم: دانشگاه محل تربیت تکنسین نیست!


🔔 در دانشگاه قرار است به‌قدری از اصول کلی علوم پایه بهره‌مند شویم که برای آینده‌ای که مشخص نیست چه چیزهایی قرار است مورد اهمیت قرار بگیرند، ذهنمان آن‌قدر انعطاف‌پذیر باشد که بتوانیم خود را با دنیای در حال تغییر تطبیق دهیم!



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

⭕ در علم داده چه عناوین شغلی وجود داره؟


👨🏻‍💻 تو این ویدیو قصد دارم تا به مرور مشاغل اصلی حوزه داده با محوریت کار در ایران بپردازم.

✔️ دیتا آنالیست
✔️ دیتا ساینتیست
✔️ مهندسی داده



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

🎓 ۳۲ دوره دانشگاهی رایگان به زبان فارسی


👨🏻‍💻 من دوره‌های آموزشی زیر رو، تو ۸ سال گذشته تدریس و تهیه کردم که می‌تونه برای دانشجویان علوم‌ پایه، فنی و مهندسی و علوم کامپیوتر حسابی مفید باشن.

▶️ تلاشم این بوده که برای درس‌های دانشگاهی تمام سرفصل مصوب وزارت علوم رعایت بشه و درس‌ها به شکلی پایه‌ای و اصولی آموزش داده بشن. همچنین آموزش نرم افزارها رو هم تا حد امکان کامل و کاربردی تدریس کردم.


📝 امیدوارم این لیست براتون مفید باشه:👇


😉 ریاضیات پیش‌دانشگاهی

😉 ریاضی عمومی ۱

😉 ریاضی عمومی ۲

😉 معادلات دیفرانسیل

😉 محاسبات عددی

😉 مروری بر احتمال مهندسی

😉 ریاضی مهندسی



😉 برنامه‌نویسی به زبان پایتون

😉 برنامه‌نویسی پایتون (کلاس درس)

😉 مبانی کامپیوتر با پایتون ۳

😉 آموزش Numpy و Scipy

😉 دوره مقدماتی یادگیری ماشین

😉 آموزش MATLAB

😉 آموزش Maple

😉 برنامه‌نویسی به زبان ++C

😉 آموزش R



😉 مبانی آنالیز عددی

😉 آنالیز عددی ۲

😉 آنالیز عددی پیشرفته

😉 جبرخطی و مبانی ماتریس‌ها

😉 جبرخطی عددی

😉 جبرخطی عددی پیشرفته

😉 تحقیق در عملیات یک، صنایع

😉 ریاضیات برای علم داده



😉 آموزش LaTeX و XePersian

😉 کارگاه آشنایی با لاتک و زی‌پرشین

😉 کارگاه آشنایی با LaTeX و XePersian

😉 رسم نمودار در LaTeX

😉 آموزش FEniCS

😉 هنر برنامه‌نویسی

😉 آشنایی با لینوکس

😉 آشنایی با سوالات آزمون استخدامی


✏️ دکتر علی مس فروش/ استادیار ریاضی دانشگاه صنعتی شاهرود



✍🏼 Dr.Ali Mesforush
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 توییتر صنایع و مدیریت
🕊 @IEMTwitter

👨🏻‍💻 تو کلاسام هیچ وقت نشده به بچه‌های صنایعی که به حوزه دیتا علاقه دارن، از مسیر «تحلیل داده» بگم و کتاب «Lean Analytics» رو پیشنهاد نکنم! مهم نیست توی چه زمینه‌ای از کسب و کار می‌خواین فعالیت کنین، این کتاب رو حتما باید بخونین!

✔️ حالا خبر خوب اینه که بعد از سال‌ها، حرکت اول یه کار تحسین‌برانگیز کرده و اومده این کتاب رو ترجمه کرده و نسخه دیجیتالیش رو رایگان منتشر کرده. توصیه می‌کنم حتماً از لینک زیر دانلودش کنین و بخونین!

📔 کتاب «تحلیل ناب»

┤ 📙نسخه فارسی کتاب: PDF
┘ 📗نسخه انگلیسی کتاب: PDF


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

⚙️ کاربرد ML در نگهداری و تعمیرات


👨🏻‍💻 اینکه همیشه تاکید می‌کنم اگه هر کس کاربرد یادگیری ماشین و AI رو تو حوزه شغلی خودش یاد بگیره، تو بازار کار بی‌رقیب میشه، یعنی این!

👤 من مهندس صنایعم و ۱۰ سال تجربه کار تو خطوط مختلف تولیدی (از خودروسازی تا پتروشیمی) رو دارم.


🥵 همیشه دردسر اصلی‌مون downtime ماشین‌ها بود؛ یعنی یهو یه دستگاه خراب می‌شه، خط می‌خوابه، هزینه‌ها می‌ره بالا، و مشتری و تولید کننده و...، همه عصبانی!

🏷 اما الان با ML، همه چیز عوض شده! تو پروژه اخیرم روی داده‌های سنسورهای صنعتی (از دیتاست واقعی NASA و کارخانه خودمون)، شکست ماشین‌ها رو پیش‌بینی کردم تا تعمیرات رو از «واکنشی» به «پیش‌بینی‌کننده» ببریم.

✅ نتیجه؟ کاهش downtime ۳۰-۵۰٪ و صرفه‌جویی میلیون‌ها تومن!


🔗 لینک پروژه



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

🚨 رنسانس مهندسی صنایع شروع شده!
✅ تولد دوباره مهندسی صنایع در آمریکا


👨🏻‍💻 تا همین چند سال پیش، مهندس صنایع تبدیل شده بود به کارمندی که وظیفه‌اش، زمان‌سنجی و کار با نرم افزار‌های اکسل و msp و تهیه گزارش‌های هفتگی بود. (البته الان هم وجود داره).


▶️ اما واقعیت امروز کارخونه‌های آمریکا از مهندس صنایع، هیچ شباهتی به این تصورات نداره. مهندسای صنایعِ جدیدی ظاهر شدن، که دیگه «مهندسِ اکسل» نیستند؛ اونا «مهندس اجرا» هستن.

♻️ ترکیبی از مهندسایی که مدل‌سازی بلدن، تحلیل‌گرن و حل‌کننده‌ی تمام‌وقت مشکلاتن.


⌚ هنوز هم عاشق مفاهیم پایه هستن: مثل برنامه‌ریزی ظرفیت، تولید ناب، بهبود مستمر، ارگونومی، SPC و TQM، گلوگاه و زنجیره تامین و مدیریت موجودی.

🛑 اما چیزهای جدیدتری هم بلدن: دوقلوهای دیجیتال، مهندسی صنایع با AI، اتوماسیون هوشمند، مدل‌سازی با یادگیری ماشین و تحلیل پیوسته.


📂 و بزرگ‌ترین تغییر؟ دیگه از اتاق جلسه طراحی نمی‌کنن. در خط تولید زندگی می‌کنن و مشکل رو همون‌جایی حل می‌کنن که اتفاق افتاده. اینا lean رو عملی می‌کنن، مدل‌سازی رو مفید، و اتوماسیون رو منطقی.


⬅️ به دنبال زمان از کارافتادگی تو خود کارخونه‌ان، نه تو صفحات داشبورد.

✍️ دیگه تئوری و جلسات بی‌نتیجه رو بی‌خیال! فقط اجرا، اونم از کف کارخونه تا رسیدن به نتایج واقعی. اینجا جایی است که سخت‌کوشی نسل قدیم با توان تکنولوژیک نسل جدید گره می‌خوره.


☀️ و این تولد دوباره مهندسی صنایع است!

🔃 و از جایی شروع شده که همیشه باید شروع می‌شد: کف کارخونه.


🏷 منبع: Linkedin | Federal Reserve




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

🗓 جدول اپلای


👩🏻‍💻 من بعد از 700 تا ایمیل تونستم فول فاند بگیرم! وقتی به صدها استاد ایمیل می‌زنی و هیچ چیزی رو ثبت نمی‌کنی، کنترل کار از دستت خارج می‌شه.

💬 نمی‌دونی به کی ایمیل زدی، کی جواب داده، کی ریجکت کرده یا کی دعوت به مصاحبه کرده. حتی ممکنه ددلاین‌های مهم رو از دست بدی، چون یادداشت نکردی...


▶️ برای همین، من یه جدول آماده کردم که همه‌یِ اطلاعاتِ فرآیند اپلایت رو دسته‌بندی می‌کنه و می‌تونی با خیال راحت، همه چیز رو ثبت و پیگیری کنی. مثل:

✔️ اسم دانشگاه و کشور
✔️ نوع فاند یا اسکالرشیپ
✔️ ددلاین‌ها و وضعیت اپلیکیشن
✔️ استاد، ایمیل و جواب‌ها


🏷 کافیه فقط اطلاعات خودت رو وارد کنی و خیلی راحت بدون استرس، مسیر اپلایت رو دنبال کنی. این جدول یه جورایی مثل نقشه‌ راهه؛ که باعث می‌شه هیچ ددلاینی رو از دست ندی و همه‌چیز مرتب جلو بره.


◀️اگه با تجربه الانم بخوام یه تغییری توی جدول بدم، ستون «تاریخ ارسال ایمیل» یا «تاریخ برای پیگیری دوم سوم» رو هم اضافه می‌کنم.


🔗 Apply table
🔗 Apply table



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

🎓 روز دانشجو رو بهونه می‌کنم تا به همه دانشجوهای عزیز بگم که:


🤩 در ایران دکترا نخونید، مخصوصاً مهندسی! اگه کسی بهتون گفت نخونید، باور کنید و بپذیرید.


🤩 اگر تو دام ارشد یا دکترا افتادید، (یا هدفتون اپلای و مهاجرت تحصیلی هست) حتماً در کنارش کار کنید!


🤩 اگر کار می‌کنید، سعی کنید پایان‌نامه‌تون رو مرتبط با شغلتون انتخاب کنید.


🤩 اگر کارشناسی هستید و از رشته‌تون لذت نمی‌برید، حتماً در ارشد تغییر رشته بدید.


🤩 درسته مدل‌های زبانی مثل ChatGPT اومدن، ولی نحوه استفاده از گوگل و یوتیوب رو خوب یاد بگیرید. خصوصا سرچ و پژوهش تو گوگل و گوگل اسکالر رو!


🤩 رزومه نوشتن رو یاد بگیرید. چه رزومه‌یِ تحصیلی چه کاری! رزومه‌های مشابه و طبق تمپلیت، کمکی به شما نمی‌کنه برای پیدا کردن کار. رزومه‌هاتون رو شخصی‌سازی کنید!


🤩 دوره کارآموزی رو جدی بگیرید و سعی کنید حتما جای خوبی این دوره رو بگذرونید. ولی مواظب باشید بیگاری نکنید! به حقوق خودتون تو دوره کارآموزی آگاه باشید!


🤩 گول استادها رو نخورید. استادها دغدغه‌های خودشون رو دارن. تو انتخاب استادا ویژگی های اخلاقی براتون مهم تر از رزومه علمی باشه!


🤩 مقاله برای اپلای و استادی دانشگاه و مسیر آکادمیک خوبه. اگر ایده‌آل شما مسیر آکادمیک نیست، در دام مقاله دادن نیوفتید!


🤩 عکس‌های اینستا و پست‌های لینکدین رفقای خارج رفته‌تون (+داخل)، گولتون نزنه. نمیگم موفق نیستن، ولی مسیر موفقیت هر فردی منحصر به‌فرده.

❗️ لذا فکر نکنید مسیر آکادمیک خارج از کشور «حتماً» شما رو هم خوشبخت می‌کنه. به قول دکتر هولاکویی، بیرون زندگی مردم رو‌ با درون زندگی خودتون مقایسه نکنید.


🤩 اگه پروفایلی رو می‌بینید که طرف هنوز موهای سرش جوگندمی نشده، اما تایتل های پرطمطراق Product manager و Data Scientist و... واسه خودش ردیف کرده؛ آه نکشید، بلکه به اسکول بودنش بخندید!


🤩 از شرکت تو کارگاه‌های آموزشی نامرتبط برای کسب گواهینامه به شدت اجتناب کنید. فقط در کارگاه‌هایی که خیلی دوست دارید یا به مهارت و دانشتون اضافه می‌کنه شرکت کنید.


🤩 قبل از اینکه مجبور بشید کار کنید، کارهای داوطلبانه و هیجان‌انگیز رو تا می‌تونید تجربه کنید.


🤩 انقدر وقتتون رو در تلگرام و لینکدین و اینستاگرام تلف نکنید. برید کوه، ورزش، سفر، تئاتر یا کلاس موسیقی.


🤩 هنوزم اکسل رو جدی یاد بگیرید! هر چقدر هم AI پیشرفت کنه، مباحث و نرم‌افزارهای پایه‌ها رو جدی بگیرید. تضمین می‌کنم شغل گیرتون میاد.


🤩 زبان بخونید. زبان بخونید و باز هم زبان بخونید! انگلیسی شما باید تا دو سال آینده فوق العاده باشه. زبان دوم رو شروع کنید. تقریبا تا چند سال آینده (یا همین الان) بدون زبان انگلیسی شما یک آدم بی سواد هستید، حتی اگه 100 تا دکترا داشته باشید.


🤩 یه دوست با تجربه‌ای می‌گفت هر چاله‌ای توی مسیرت باقی بذاری باید یه روز برگردی و پرش کنی. این چاله می‌تونه یادگیری یه زبان برنامه نویسی باشه! پس زبان برنامه نویسی مورد علاقتون رو پیدا کنید! برای مهندس‌های صنایع پایتون و SQL می‌تونه پیشنهاد عالی باشه.


🤩 تقریبا از سال دوم کارشناسی سعی کنید تصمیم بگیرید می‌خواید چیکار کنید! بلاتکلیف نباشید! تجربه کنید، بپرسید، بگردید ولی نهایتا تصمیم بگیرید. مسیرتونو مشخص کنید که تو همون مسیر پیش برید. دانشگاه تموم شد تازه فکر نکنید که حالا چیکار کنم! اصن گور بابای موفقیت! مخصوصاً موفقیت‌هایی که جامعه تعریف کرده!


🤩 هر پروژه‌ای رو که استاد براتون تعریف کرد، الزاما نپذیرید! قبل از شروع کار حتما بسنجید که ارزش انجام دادن داره یا نه. (مثلا کلیتش مربوط به چیزی هست که تابه‌حال انجام نشده باشه یا یه نوآوری منحصربه‌فردی توش باشه). مطمئن بشید و بدانید این عمر و سرمایه شماست که تلف می‌شود و برای استاد هیچ فرقی ندارد.


🤩 روی روابط اجتماعی، توسعه فردی و شبکه سازی کار کنید. کامیونیتی مرتبط و تخصصی با کارتون، خیلی مهمه دوستان، خیلی!


🤩 به حرف کسی که با قاطعیت 100% و بدون توجه به ویژگی‌های شخصی آدم‌ها نسخه می‌پیچه گوش نکنید! حتی اگه حرفای من این حس رو بهتون می‌ده! آدم‌ها با هم متفاوتند. نسخه‌ای که یکی رو شفا می‌ده، ممکنه باعث مرگ یکی دیگه بشه.


🤩 و در نهایت، آرامش روحی و روانی خودتون رو در اولویت بذارید. بدونید زندگی خیلی کوتاهه، پس هر کاری که می‌کنید لذت ببرید و تا می‌تونید تجربه‌یِ جدید و هیجان انگیز داشته باشید.

❗️ یادتون باشه پروفسور هم که بشید اما روح و روان آروم و سالمی نداشته باشید مفت هم نمی ارزه!




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

🔥 غول جدید کنترل پروژه:

✅ ترکیب P6 + Power BI + AI


👨🏻‍💻 چند روز پیش یه پست گذاشتم در مورد اتصال Power BI به Claude. یه سؤالی که مرتب توی پیام‌ها و کامنت‌ها ازم شد این بود که:


❓ «ما کل کارمون روی Primavera P6 هست. چطوری میشه Power BI رو به P6 متصل کرد؟»


📝 برای همین من یه راهنمای کامل و گام‌به‌گام آماده کردم که دقیقاً توضیح می‌ده چطور میشه این سه‌تا ابزار قدرتمند رو کنار هم قرار داد و ازشون یک سیستم یکپارچه ساخت:

✅ Primavera P6 + Power BI + AI Agent


🏷 توی این راهنما یاد می‌گیری:


🔢 چطور دیتای P6 رو درست استخراج کنی؛ طوری که هوش مصنوعی واقعاً بفهمه چی براش فرستادی (با SQLite یا ODBC).

🔢 چطور مدل داده حرفه‌ای داخل Power BI بسازی؛ چون اگه مدل اشتباه باشه، هوش مصنوعی دقیقاً وسط کار گیج میشه.

🔢 چطور MCP Bridge رو راه بندازی؛ تا AI بتونه تأخیرها رو تحلیل کنه و حتی راه‌حل پیشنهاد بده.


❗️ اما یک نکته خیلی مهم:

🔹 این سیستم خیلی قدرتمنده، اما به‌شدت احمق میشه اگر دیتا تمیز نباشه.

🔹 هوش مصنوعی جادوگر نیست! اگر منطق زمان‌بندیت مشکل داشته باشه، یا تاریخ‌هات غلط باشه… AI دچار «توهم» میشه و تصمیم اشتباه می‌گیره.


🔔 توصیه من: از این راهنما برای ساخت یک «سیستم» استفاده کن. ولی قبلش، حتما مطمئن شو «جداولت» با منطق مهندسی هماهنگه.


📚 P6 + PBI + AI Agent




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

🗓 نقشه‌راه ۴ هفته‌ای شروع دیتاساینس
🔃 نسخه یک مهندس صنایع


👩🏻‍💻 از دوره کارشناسیم یه جمله بین بچه‌های مهندسی صنایع هی تکرار می‌شه:

«می‌خوام برم سراغ دیتا ساینس، ولی نمی‌دونم از کجا شروع کنم.»🤦‍♀️


🏷 این نقشه‌راه ۴ هفته‌ای که خودم ازش استفاده کردم و کاملا برای مبتدیاس و دقیقاً بر اساس منابع معتبر و رایگان از کگل، کورسرا، freeCodeCamp و خان آکادمی، طراحی شده.


🔔 البته دقت کنید که این برنامه برای «شروع یادگیری علم داده‌اس»، نه مسلط شدن بهش!


📅 هفته (۱): Python + مبانی تحلیل داده
📅 هفته (۲): آمار + مبانی یادگیری ماشین
📅 هفته (۳): ML پیشرفته + SQL
📅 هفته (۴): پروژه‌ها + پورتفولیو + ابزارهای واقعی




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

👨🏻‍💻 چند روز پیش دوره رایگان «شبیه‌سازی شغلی مهندس صنایع در شرکت زیمنس آلمان» رو از طریق پلتفرم Forage تموم کردم و صادقانه بخوام بگم، این دقیقاً همون تجربه‌ای بود که همیشه توی دانشگاه دنبالش بودم.

⬅️ ترکیبِ عملیات، داده، تحلیل، و طراحی فرآیند… ولی در یک محیط واقعی صنعتی.


✅ وقتی وارد پروژه شدم، حس یک مهندس صنایع واقعی رو داشتم:🙂‍↔️


🤵 باید کاملا واقعی، عملیات تولید قطارهای پرسرعت Siemens رو تحلیل می‌کردم. نه با تمرین و مثال‌های دانشگاهی، بلکه یک سناریوی واقعیِ واقعی!


⚙️ باید مثل یک IE حرفه‌ای می‌رفتم سراغ اتلاف‌ها:

✔️ کجا زمان هدر میره؟
✔️ کجا چیدمان اشتباهه؟
✔️ کجا میشه با یک تصمیم ساده، بهره‌وری رو بالا برد؟


📈 توی تحلیل‌هام، گلوگاه بخش Wheel Assembly رو پیدا کردم. با داده‌ها ثابت کردم که طراحی فعلی باعث انتظارهای بی‌دلیل میشه، و یک پیشنهاد Layout Optimization دادم که بهبود عملیاتی میاره، نه فقط روی کاغذ!


🏷 آخرش هم باید پاورپوینت حرفه‌ای آماده می‌کردم، و تحلیل‌ها، پیشنهادها و منطق مهندسی پشت تصمیماتم را ارائه دادم:

◀️ تحلیل ← پیشنهاد ← تأثیر ← توجیه

♻️ همون چرخه‌ای که یک مهندس صنایع هر روز باهاش سروکار داره.


🔔 و مهم‌تر از همه؟

🛑این تجربه، اعتمادبه‌نفسم رو برای ورود به نقش‌های عملیاتی و پروژه محور مهندسی صنایع چند برابر کرد. علاوه بر اون تو رو به آدمی تبدیل می‌کنه که بلده با داده و واقعیت کارخونه تصمیم مهندسی بگیره.


📣 به جرأت می‌گم: اگه دنبالِ تجربه‌یِ واقعیِ تحلیل عملیات، بهبود فرآیند، چیدمان، یا Lean هستین، این Simulation دقیقاً برای ما بچه‌های صنایع ساخته شده.

✔️ رایگانه،
✔️ کوتاهه،
✔️ گواهینامه پایان دوره داره،
✔️ و رزومه‌ات رو چند لِوِل می‌بره بالا!


🔗 Operations Industrial Engineer
🔗 Operations Industrial Engineer




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

🏷 کتاب «بهینه‌سازی: مفاهیم و الگوریتم‌ها»


👨🏻‍💻 چیزی که دوره کارشناسی، استاد OR همیشه بهمون تاکید می‌کرد این بود که: «بهینه‌سازی فقط یه درس نیست؛ یه طرز فکره». ولی خب تا زمانی که وارد صنعت و پروژه‌های واقعی نشدم، نفهمیدم این جمله چقدر درسته.


⬅️ چند روز پیش این کتاب رو از میشل بیرلر خوندم و به‌عنوان کسی که هم مهندسی صنایع خونده و هم درحوزه کنترل پروژه، لجستیک و مدل‌سازی کار کرده، این کتاب یه چیز رو دوباره بهم ثابت کرد:

▶️ دنیا بدون بهینه‌سازی قفل می‌کنه!


🌫 با این کتاب می‌فهمید که تفاوت ما مهندسای صنایع با بقیه اینه که: «ما فقط دنبالِ جواب نیستیم! ما بهترین جواب ممکن رو زیر محدودیت‌های واقعی می‌خوایم.»




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

👨🏻‍💻 چون دوباره نیازش شد بخونمش، گفتم بیام معرفیش هم بکنم.

🏷 اگه درس‌هایی مثل کنترل موجودی، OR و برنامه‌ریزی تولید رو پاس کردین، بنظرم کتاب The Lean Manager رو حتما بخونین. یکی از بهترین منابع غیر آکادمیک برای عمیق شدن تو مفاهیم اصول ناب در کارخونه‌ها، سازمان‌ها و پروژه‌های واقعیه.


📚 این کتاب داستان اندرو وارد، مدیر کارخونه‌ای رو روایت می‌کنه، که با مشکلات بهره‌وری پایین، کیفیت ضعیف محصولات و تهدید تعطیلی کارخونه روبروئه.


⬅️ اما میاد با استفاده از ابزارها و مفاهیم Lean، کارخونه‌ش رو متحول می‌کنه، و یاد می‌گیره چطور:

🕓 ابزارهای Lean رو عملی پیاده کنه.

🕗 کارکنان رو در حل مسئله و بهبود مستمر (Kaizen) درگیر کنه.

🕙 به gemba (محل واقعی کار) بره، فرآیندها رو مستقیم مشاهده کنه و فرصت‌های بهبود رو پیدا کنه.

🕧 تیمش رو کوچ کنه تا خودشون مسئولیت کارشون رو بپذیرن و مستقل مسئله حل کنن.


🥇 یه جمله طلایی هم از جیمز وومک (پدر Lean مدرن) تو کتاب هست، که میگه: «تنها راه Lean ماندن، ساختن مدیرهای Lean هست.»

🔃 یعنی بهبود واقعی از ابزار شروع نمی‌شه؛ از مدیرهایی شروع می‌شه که به بهبود و فرهنگ بهبود مستمر باور دارن. اگه مدیرها طرز فکر بهبود نداشته باشن، هیچ سیستم و ابزاری سازمان رو نجات نمی‌ده.

▶️ این کتاب نشون می‌ده که Lean Manager فقط یک نقش نیست، یک ذهنیت و فرهنگ روزانه‌ست که باید در کل سازمان پخش بشه.


🔔 The Lean Manager
⬇️ The Lean Manager



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

👩🏻‍💻 دپارتمان مهندسی صنایع، مدیریت و اقتصاد دانشگاه پلی‌تکنیک میلان (Politecnico di Milano) بورسیه‌های تازه‌ای برای دکتری منتشر کرده که هر کدوم روی یک حوزه تحقیقاتی خاص در صنایع و مدیریت تمرکز دارن.


✏️ موضوعات شامل نوآوری، پایداری، تحول دیجیتال، مدیریت زنجیره تأمین و.. می‌شن.

🗓 آخرین مهلت درخواست: ۱۹ دسامبر ۲۰۲۵

🎓 برنامه از ۱ فوریه ۲۰۲۶ شروع می‌شه.

🔗 جزئیات بیشتر: PhD Program




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