⚙️ 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

🤔 یه مهندس صنایع اصلاً چرا باید «انتگرال» بلد باشه؟


👨🏻‍💻 یه سوالی که خیلی وقتا دانشجوهای صنایع تو کلاس ازم می‌پرسن اینه که: «این انتگرال کجای کار ما به درد می‌خوره که باید یادش بگیریم؟»

▶️ جواب: «تقریباً همه‌جای مهندسی صنایع»!


🏷 در مهندسی صنایع، بیشتر مسائل گسسته نیستند؛ پیوسته‌اند. جریان دارند، تغییر می‌کنند و در طول زمان معنا پیدا می‌کنند. انتگرال به ما کمک می‌کنه تا فرآیندهای پیوسته رو درست تحلیل کنیم.


⬅️ چند تا مثال واقعی:


🔢 محاسبه هزینه و مصرف کل: وقتی نرخ مصرف یا هزینه رو در طول زمان داریم، انتگرال کمک می‌کنه بفهمیم در نهایت چقدر هزینه، انرژی یا مواد مصرف شده.

🔢 پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی: با انتگرال‌گیری از تابع تقاضا، می‌تونیم موجودی رو بهتر برنامه‌ریزی کنیم و هزینه‌ها رو پایین بیاریم.

🔢 کنترل کیفیت و قابلیت فرآیند: در آمار و کنترل کیفیت، انتگرال روی توابع چگالی احتمال، به ما کمک می‌کنه بفهمیم فرآیند چقدر قابل اعتماده.

🔢 تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: قضیه اساسی حسابان، پایه خیلی از مدل‌های بهینه‌سازی و تحلیل داده توی صنعت هست.


❗️ انتگرال فقط «مساحت زیر نمودار» نیست؛ ابزاریه برای فهم بهتر سیستم‌ها، کاهش هزینه، و بهینه‌سازی تصمیم‌ها.

🤵 مهندس صنایع بدون انتگرال، سیستم رو می‌بینه؛ اما با انتگرال، سیستم رو می‌فهمه و بهینه می‌کنه.




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

🏷 جزوه دوم n8n به فارسی آماده شد!


👨🏻‍💻 بعد از استقبالِ خوب از جزوه‌ی اول، تصمیم گرفتم جزوه‌ی دوم n8n رو هم آماده کنم.

▶️ این‌بار رفتم سراغ مثال‌های عملی و واقعی‌تر برای راه‌اندازی بات و چت‌بات با استفاده از نودهای:

🔹 HTTP Request
🔹 AI Model
🔹 Google Sheets API
🔹 Telegram Node
🔹 Schedule Trigger


⬅️ این جزوه مخصوص کساییه که می‌خوان وارد دنیای اتوماسیون حرفه‌ای‌تر بشن، بدون نیاز به کدنویسی زیاد. مثلا:


❔ برای مهندس‌های صنایع کجا کاربرد داره؟

◀️برای اتوماسیون گزارش‌دهی؛ جمع آوری داده از اکسل و گوگل‌شیت و ERP و ساخت گزارش‌های روزانه.

◀️در کنترل پروژه؛ برای آپدیت خودکار پیشرفت پروژه یا ارسال تاخیرها به ایمیل.

◀️کاهش اتلاف زمان، خطا و دوباره کاری در فرآیندها.



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

❓ چرا بعضی از مدیران سازمان‌ها از مهندسان صنایع می‌ترسن؟


👨🏻‍💻 واقعیت اینه که وقتی یه مهندس صنایع وارد خط تولید یا سازمان می‌شه، همه خوشحال نمی‌شن... بعضی‌ها لبخند می‌زنن، ولی ته دلشون مضطرب می‌شن.


▶️ چرا؟ چون مهندس صنایع فقط «مشکل» رو نمی‌بینه؛ «اندازه‌گیریش» می‌کنه! و وقتی چیزی اندازه‌گیری شد، دیگه بهونه‌ها کار نمی‌کنن.


🏷 حقیقت تلخ اینه، بعضی از مدیرها از مهندس صنایع می‌ترسن، چون:


1️⃣ با داده‌ها میان، نه با نظرات شخصی!

2️⃣ ناکارآمدی‌هایی رو، رو می‌کنن که سال‌ها نادیده گرفته شده!

3️⃣ جمله‌ی معروف «ما همیشه همین‌جوری کار می‌کردیم» رو به چالش می‌کشن!

4️⃣ عملکرد رو شفاف می‌کنن؛ اونم بر اساس عدد و داده، نه حدس و گمان.


🎁 اما مدیرهای خوب چی؟ اون‌ها عاشق مهندس صنایع‌ان.

⏪ چون می‌دونن ما اینجا نیستیم که قضاوت کنیم. اینجاییم که فرآیندها رو بهتر کنیم.

⏪ چون می‌دونن مهندس صنایع مشکل ایجاد نمی‌کنه؛ فقط مشکلاتی رو آشکار می‌کنه که از قبل وجود داشتن و بی‌سروصدا داشتن پول، زمان و انگیزه‌یِ آدم‌ها رو می‌سوزوندن.


✏️ پس اگه جایی حضور یه مهندس صنایع باعث ناراحتی می‌شه، شاید مسئله، خودِ مهندس نباشه… شاید آینه‌ایه که جلوی سیستم گرفته تا حقیقت نمایان بشه!


❗️ یادتون باشه؛ داده دشمنِ سازمانِ شما نیست، نجات‌دهنده‌ست! شفافیت درد داره، ولی درمانه! سیستم‌های ضعیف از حقیقت می‌ترسن، ولی سیستم‌های قوی باهاش رشد می‌کنن...!


🔔 نسخه فارسی: PDF



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

🏷 دو داستان الهام‌بخش درباره‌ مهندسی صنایع!


👨🏻‍💻 چند روز پیش یه قسمت از «پادکست حل مسئله» رو گوش دادم، که در مورد انوار زیود، یه مهندس صنایع از اُردن بود که با تکنیک‌های مهندسی صنایع عملکردش تو تکواندو رو حسابی ارتقا داده بود.


⬅️ هم‌ چنین هانا بروکس، یه دانشجوی پرستاری که برای تامین هزینه‌های دانشگاهش در مسابقه ISE شرکت کرده بود و به رشته مهندسی صنایع علاقه‌مند شده بود =)))


📂 بنظرم داستان جفتشون و استفاده از روش‌های مهندسی صنایع برای ارتقای عملکردشون، فوق العاده بود.


▶️ تصمیم گرفتم داستانشون رو تبدیل به یه pdf فارسی کنم و همراه با لینک پادکست اینجا براتون بذارم. از دستش ندید! 💯


🎙 پادکست: 60 Seconds to ISE Impact

🔔 نسخه فارسی: pdf (1) | pdf (2)




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

👨🏻‍💻 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

👨🏻‍💻 وااای این ویدیویِ تاریخی واقعاً مو به تنِ آدم سیخ می‌کنه! یه فوتیجِ اصلی از فرانک بانکر گیلبرت، یکی از اولین مهندسان صنایع آمریکا، که پایه‌گذاره مطالعات زمان و حرکت (Time & Motion Studies) یا همون ارزیابی کار و زمان خودمون بود.


🏷 تصور کنید اوایل قرن ۲۰، این آقا از کارگرها فیلمبرداری می‌کرد و بعد هر حرکت‌شون رو فریم به فریم آنالیز می‌کرد. مثلاً تو بخش آجرچینی، تعداد حرکات رو از ۱۸ به ۵ کاهش داد! فقط با تغییر ارتفاع داربست و ترتیب آجرها!


▶️ در نتیجه‌یِ همین تغییر کوچیک، بهره‌وری چند برابر شد، خستگی کارگرها کمتر شد و هزینه‌ها پایین اومد. دقیقاً مثل اصلِ معروف "کار هوشمندانه‌تر، نه سخت‌تر" که امروز همه جا می‌گیم.


📹 با دیدن این ویدیویِ ۳۰ دقیقه‌ای، فهمیدم همه‌یِ ابزارهای مدرن ما، از Lean و Six Sigma گرفته تا Kaizen و حتی optimization تو فرآیندهای دیتا و اتوماسیون، ریشه در همین طرز تفکر داره.


📣 شدیدا به هر مهندس صنایعی توصیه می‌کنم که ویدیویِ کامل رو حتما ببینه. درسته صامته و شاید کمی حوصله‌ سر بر باشه، ولی ازش کلی نکته یاد می‌گیرید.


💯 یاد می‌گیرید که «بهره‌وری از ابزار شروع نشد؛ از تفکر سیستمی شروع شد». می‌فهمید شعار «هوشمندانه‌‌تر کار کن، نه سخت‌تر» یه شعار ترندی نیست؛ صد سال قدمت داره...


🖥 ویدیوی کامل: Frank B Gilbreth (1945)

🔔 جزوه فارسی خلاصه نکات ویدیو: pdf




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

📁 در عرض دو دقیقه با کمک ChatGPT یه پاورپوینت حرفه‌ای بساز!


👩🏻‍💻 بدون اینکه وقت زیادی صرف طراحی یا نوشتن متن اسلایدها بکنی، می‌تونی با هوش مصنوعی یه پاورپوینت حرفه‌ای برای ارائه‌ات بسازی.


1⃣ برو داخل ChatGPT و بخش "Explore GPTs" رو باز کن.


2⃣ اونجا دنبال یه ابزار به اسم "PPT Builder for Gamma" بگرد.


3⃣ موضوع پرزنتیشن‌ت رو بنویس. ChatGPT خودش یه طرح کلی و متن آماده برای اسلایدها بهت می‌ده.


5⃣ بعدش برو به سایت Gamma.app و روی گزینه‌ی "Create with AI" کلیک کن.


5️⃣ همون متنی که ChatGPT ساخته رو کپی کن و بنداز داخل کادر Gamma.


6️⃣ یه تم انتخاب کن یا اگه خواستی خودت رنگ و استایلش رو عوض کن.


7⃣ توی قسمت "AI images" می‌تونی عکس‌های هوش مصنوعی مخصوص اسلایدت بسازی یا ویرایش کنی.


8⃣ بالای صفحه، حالت نمایش رو بذار روی "Card-by-Card" تا اسلایدها به ترتیب ساخته بشن.


9⃣ حالا فقط روی "Generate" بزن و چند ثانیه صبر کن. تمومه!



✍🏼 Shaghayegh
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 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

👨🏻‍💻 من کلی پیام دریافت می‌کنم که از کجا شروع کنم تا بتونم از هوش مصنوعی توی شغل یا تخصص خودم استفاده کنم یا دوره‌هایی رو بگذرونم که به AI مسلط بشم.

▶️ جواب ساده‌ست: هیچ فرمول جادویی‌ای وجود نداره، ولی اگه بخوام فقط یه منبع رو معرفی کنم، اون قطعاً دوره‌های هوش مصنوعی دانشگاه استنفورده!


❓ حتماً براتون سوال پیش میاد که چرا دوره‌های استنفورد؟ چون این دوره‌ها کاملاً رایگانن، توسط اساتید درجه‌یک دنیا ارائه می‌شن و پایه‌ی محکمی برای درک واقعی از نحوه کار AI بهتون می‌دن. اینم لینک دوره‌هاش:👇


1⃣ دوره CS221 – هوش مصنوعی

2⃣ دوره CS229 – یادگیری ماشین

3⃣ دوره CS229M – نظریه یادگیری ماشین

4⃣ دوره CS230 – یادگیری عمیق

5⃣ دوره CS234 – یادگیری تقویتی

6⃣ دوره XCS224U – درک زبان طبیعی

7⃣ دوره CS224N - آموزش NLP با DL


📄 مقاله "Attention is All You Need" هم، مقاله‌ی معروفی که اساس ChatGPT و Transformerهاست.



✍🏼 Sadegh
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
🐦 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