👨🏻‍💻 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

📁 10 ابزار برتر هوش مصنوعی
✏️ برای ساخت اسلایدها و خلق محتوای جذاب

👨🏻‍💻 دیگه زمان رو برای ساخت اسلایدهای پاورپوینت هدر ندین! من اینجا 10 ابزار برتر هوش مصنوعی رو معرفی کردم که می‌تونید ازشون برای ساخت اسلایدهای منحصربفرد استفاده کنین:👇


1️⃣ ابزار Gamma
⏪ ساخت سریع ارائه‌های بصری و جذاب
💰 لینک: Gamma.app


2️⃣ ابزار Tome
⏪ تولید اسلایدها و محتوای داستان‌محور
💰 لینک: tome.app


3️⃣ ابزار SlideSpeak
⏪ تبدیل ارائه‌ها به محتوای صوتی و ویدیویی
💰 لینک: SlideSpeak.co


4️⃣ ابزار Presentations AI
⏪ ارائه‌های سریع و هوشمند با تحلیل داده‌ها
💰 لینک: presentations.ai


5️⃣ ابزار Pitch AI
⏪ تولید محتوای ارائه‌های پیچینگ
💰 لینک: pitch.com


6️⃣ ابزار Dectopus AI
⏪ ساخت ارائه‌های حرفه‌ای با الگوها
💰 لینک: decktopus.com


7️⃣ ابزار Slides AI
⏪ تولید خودکار اسلایدهای حرفه‌ای و زیبا
💰 لینک: slidesai.io


8️⃣ ابزار Beautiful AI
⏪ ایجاد اسلایدهای شیک به‌صورت خودکار
💰 لینک: beautiful.ai


9️⃣ ابزار PopAI
⏪ ایجاد سریع اسلایدهای تعاملی و جذاب
💰 لینک: popai.pro


1️⃣ ابزار DeckRobot AI
⏪ ساخت و بهینه‌سازی خودکار ارائه‌ها
💰 لینک: deckrobot.com


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

✅ 9 تا از بهترین ویدیوهای یوتیوب برای:
😉«آموزش کار با پایتون در اکسل»

👨🏻‍💻 حدود یک ساله که "کاربرد و استفاده از پایتون در اکسل" معرفی شده، اما هنوز خیلی‌ از کاربرای اکسل از این ابزار قدرتمند در گزارش‌ها و گردش کارشون استفاده نمی‌کنن!

✅ به همین خاطر تصمیم گرفتم، بهترین ویدیوهای YouTube برای تسلط به این ابزار قدرتمند رو براتون ارائه بدم:👇


1️⃣ ویدیو مقدمه‌ای بر پایتون در اکسل

📎 لینک: Introducing Python in Excel


2️⃣ ویدیو پایتون در اکسل

📎 لینک: Python in Excel


3️⃣ ویدیو پایتون در اکسل (سطح مبتدی)

📎 لینک: Python in Excel


4️⃣ ویدیو جدید پایتون در اکسل

📎 لینک: New Python in Excel


5️⃣ ویدیو پایتون در اکسل

📎 لینک: Python in Excel


6️⃣ ویدیو پایتون در اکسل

📎 لینک: Python in Excel & Power Query


7️⃣ ویدیو استفاده از پایتون در اکسل

📎 لینک: Use Python in Excel


8️⃣ ویدیو پایتون در اکسل، یک تغییر بزرگ

📎 لینک: Python in Excel a Gamechanger


9️⃣ ویدیو 30 روز تا یادگیری پایتون در اکسل

📎 لینک: 30Days to Learn Python in Excel


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

🥇 بوت‌ کمپ رایگان
🔃 بهینه سازی با GAMS و Pyomo


👨🏻‍💻 بچه‌ها از طریق لینک زیر می‌تونید به بوت کمپ رایگان بهینه سازی با GAMS و Pyomo دسترسی داشته باشین.


▶️در این بوت کمپ 10 ساعته، حل انواع مسائل بهینه سازی خطی، غیرخطی، عدد صحیح و... هم با نرم افزار GAMS و هم با کتابخانه Pyomo آموزش داده شده است.


📂 ویژگی‌های این دوره:

✅ آموزش کدنویسی با GAMS و Pyomo.
✅ آموزش حل انواع مسائل بهینه‌سازی.
✅ حل 16 مسئله مختلف با GAMS و Pyomo.


┌ 🏳️‍🌈 Pyomo Bootcamp
├ 💻 Website
└ 🏷 Document



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

📊 ۶ سال مهندسی صنایع خوندم، ولی این ۲۰ ثانیه بیشتر از کل دوران تحصیلم بهم «کنترل کیفیت» یاد داد!👌


👨🏻‍💻 به عنوان یه تجربه میگم؛ اگه بیش‌تر مباحث مهندسی صنایع رو در کیس‌های واقعی و با مثال‌های کاربردی یاد بگیرین، دیگه قادر به درکِ عمیقِ هر مفهومی هستین.

⬅️ این ویدیو با استفاده از یه بازی محلی، پیچیده‌ترین مفاهیم کنترل کیفیت آماری (SPC) و شش سیگما رو به ساده‌ترین شکل ممکن به تصویر کشیده.


🍾 بطری‌های چیده شده: همون محدوده تلرانس یا حدود بالا و پایین مشخصات (USL & LSL).

🥙 دیگ‌های هدف: مرکز هدف یا همون Target که باید بهش بزنیم.

🏀 مسیر حرکت توپ: خروجی واقعی فرایند ما.


✏️ هر بار که توپ به بطری می‌خوره، یعنی ما داریم «ضایعات» تولید می‌کنیم. مهندس صنایع اونیه که سعی می‌کنه ضربه‌ها رو طوری تنظیم کنه که نه تنها به بطری نخوره، بلکه دقیقاً بخوره وسط دیگ‌ها!

✔️ در واقع کیفیت یعنی: تکرارپذیریِ دقت.


🤵 من از این قبیل ویدیوها برای دانشجوهام استفاده می‌کنم تا مباحث تئوری مهندسی صنایع رو به روش بهتری درک کنند. از این ویدیو میشه برای توضیح مفاهیم شش سیگما و PDCA هم استفاده کرد.



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

👨🏻‍💻 زمان سنجی (Time Study) یکی از تکنیک‌های مهم ارزیابی کار و زمان و یکی از وظایف مهم مهندسای صنایع در کارخونه‌های تولیدی برای کارهایی مثل بالانس خط تولیده.

⏪ تو ایران هنوز از روش‌های دستی‌ مثل کرنومتر یا روش‌های MOST و MTM برای زمان‌سنجی استفاده می‌کنن. اما تو دنیا، با اومدن هوش مصنوعی دیگه از این خبرا نیست!

✔️ حالا اگه بخوای زمان سنجی رو تو صنعت سریع‌تر و بدون دردسر انجام بدی، باید از ابزاری به نام Kaizen Copilot استفاده کنی!


✏️ این ابزار با استفاده از هوش مصنوعی و تحقیق در عملیات، پروسه‌های بالانس خط تولید و زمان سنجی رو خیلی سریع‌تر می‌کنه. حتی لازم نیست دیگه تجهیزات خاصی داشته باشی!

🤳 فقط با گوشیت از خط تولید فیلم بگیر، و Kaizen Copilot به‌صورت خودکار مراحل مونتاژ رو تشخیص می‌ده و اندازه‌گیری‌های دقیق رو توی چند دقیقه تحویلت میده (ویدیوی بالا).

🌫 علاوه بر این، با پیشنهادهای هوشمندش می‌تونی عملکرد خط رو بهینه‌تر هم کنی.

🖊 نکته مهم اینه که تو تجربه‌های واقعی، مهندسای صنایع تونستن با Kaizen Copilot زمان سنجی رو تا 40 برابر سریع‌تر انجام بدن، این یعنی کلی صرفه‌جویی در وقت و تمرکز روی بخش‌های دیگه!👇

➡️ Kaizen Copilot


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

👩🏻‍💻 به عنوان یک مهندس صنایع، سال‌هاست می‌شنوم که می‌گن «دوره شما تموم شده و هوش مصنوعی جاتون رو می‌گیره.» اما من الان دارم می‌بینم که برعکس، ما داریم به حیاتی‌ترین مهره‌ی این بازی تبدیل می‌شیم.


▶️ شرکت‌ها فهمیدن که الگوریتم‌ها به تنهایی معجزه نمی‌کنن. AI فقط یه «مغزه»؛ اما این مغز برای حرکت، به یک «بدن» سالم (فرایند بهینه) نیاز داره.

⬅️ من دیگه با کرونومتر نمی‌رم سر وقت اپراتورها و خط تولید؛ من با Process Mining ردپای دیجیتالِ کار رو دنبال می‌کنم. دیگه نگران نیستم کارگر چقدر وزنه بلند می‌کنه؛ نگران Cognitive Ergonomics هستم.


🎖️ ما مهندسای صنایع، حالا شدیم اون «مترجم‌هایی» که شکاف بین دیتاساینتیست‌ها و عملیات کفِ کارخونه رو پر می‌کنه. عصرِ ما، عصرِ: فرآیندکاویه، نه کرونومتر دست گرفتن!


🏷 این جزوه رو داشته باش تا بدونی چرا ما مهندسای صنایع، جذاب‌ترین شغلِ عصر هوش مصنوعی رو داریم.🙂‍↔️👇


🔔 جزوه فارسی: pdf



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

✍️ مفاهیم و فرمول‌هایی که هر مهندس صنایع باید بلد باشه!


👨🏻‍💻 اگه می‌خواید تو اولین مصاحبه شغلی IE یا ماه‌های اول کارتون بدرخشین، این «فرمول‌ها و مفاهیم اصلی مهندسی صنایع» رو یه جا داشته باشین و بهشون مسلط بشین.


✅ فرمول‌هایی که با این جزوه یاد می‌گیرین، فقط ریاضیات نیستن؛ «زبان مشترک کارخونه» برای دیدن مشکلات پنهان و ساختن یک سیستم قدرتمنده.


🏷 پس اگه دنبال یه نقشه‌ راه برای تبدیل شدن به یک مهندس صنایع حرفه‌ای در محیط کار هستین، این مفاهیم و فرمول‌های کلیدی رو از یاد نبرین:👇


🔔 جزوه فارسی: pdf



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

🤖 هوش مصنوعی مولد: ابر قدرت جدید مهندسی صنایع


👨🏻‍💻 من سال‌ها کارم «کارشناس کنترل پروژه» بود. هر روز غرقِ دریایی از داده‌های اکسل و P6 و داشبوردهای شلوغ بودم تا بفهمم چرا پروژه خوابیده... اما الان هوش مصنوعی مولد (GenAI) قواعد و شرایط کار رو تغییر ‌داده!


▶️ تصور کنید مهندسای صنایع بتونند خیلی ساده با داده‌های پروژه «چت» کنند، مستقیماً از طریق گفتگو بهشون دستور بدن و فرآیندها رو خودکار کنن. این دیگه یه رویا نیست؛ این ورژن جدید مهندسی صنایعه!


🏷 مقاله سامانتا داکشرر رو به همراه این دو تا جزوه فارسی بخونین تا ببینید هوش مصنوعی مولد چطور داره ما رو نجات می‌ده:👇


📄 لینک مقاله: GenAI into the IE workflow

🔔 جزوات فارسی: PDF (1) | PDF (2)




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

🏷 جزوه فارسی OEE (اثربخشی کلی تجهیزات)


👨🏻‍💻 خیلی از مدیرای تولید فکر می‌کنن اگه دستگاهی ۸ ساعت روشن باشه، یعنی بهره‌وری ۱۰۰٪ است. اما تجربه به من نشون داده که «روشن بودن» به معنای «تولید کردن» نیست.


⬅️ خیلی وقتا دستگاه روشنه ولی داره با ۸۰٪ سرعت اسمی کار می‌کنه. اپراتور راضیه چون دستگاه نمی‌خوابه، ولی مدیر ناراضیه چون تارگت زده نمی‌شه. OEE دقیقاً همین «افت سرعت پنهان» (Speed Loss) رو نشون میده.


▶️ این جزوه به معیار طلایی مهندسی صنایع برای سنجش واقعیت، یعنی OEE می‌پردازه. فرمول ساده‌ای که، بی‌رحم‌ترین آینه برای دیدن ناکارآمدی‌های پنهان کارخونه‌ست.



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

⚒ ۲۱ ابزار ضروری کیفیت برای مهندسین صنایع


👨🏻‍💻 من همیشه این جزوه ابزارهای کیفیت رو همراه خودم دارم. از تکنیک‌های ساده‌ای مثل 5Why برای رسیدن به ریشه مشکل گرفته تا ابزارهای آماری SPC برای کنترل نوسانات.


❓ چرا این ابزارها برای هر مهندس تولید، یا کارشناس کنترل کیفیت حیاتیه؟

✅ به جای آزمون و‌ خطا، ریشه واقعی مشکلات رو پیدا کنیم.

✅ ضایعات و دوباره‌کاری‌ها رو کاهش بدیم.

✅ نوسانات فرآیند رو کنترل کنیم و به تولید پایدار برسیم.


📣 یادگیری مفاهیمی مثل کایزن (Kaizen)، شش سیگما و TPM تئوری دانشگاهی نیست؛ این‌ها نقشه‌های راه برای ساختن سیستم‌های تولیدی با کارایی بالا و داده‌محور هستند.


🔔 جزوات فارسی: PDF (1) | PDF (2)



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

🚨 ۵۹٪ کارمندان دنیا تا ۵ سال دیگه باید مهارت‌هاشون رو دور بریزن و از نو یاد بگیرن!

✅ لیست ۱۰ مهارت حیاتی که باید تا سال ۲۰۳۰ فرا بگیرید!


👨🏻‍💻 گزارش جدید مجمع جهانی اقتصاد (WEF - Dec 2025) منتشر شد و پیامش خیلی واضحه:

🤖 هوش مصنوعی بازار کار رو با سرعتی بی‌سابقه تغییر می‌ده که توی خواب هم نمی‌دیدیم! تا سال ۲۰۳۰، حدود ۴۰٪ مهارت‌های فعلی ما رسماً "به ‌درد ‌نخور" می‌شن.🤔


▶️ طبق جدیدترین داده‌ها، تا سال ۲۰۳۰ حدود ۵۹٪ از نیروی کار جهانی نیاز به بازآموزی (Reskilling) دارن. ۱۷۰ میلیون شغل جدید ایجاد می‌شه، اما ۹۲ میلیون شغل برای همیشه نابود میشه!


💡 اما خبر خوب؟ لیست ۱۰ مهارت برتر ۲۰۳۰ که نشون می‌ده، بازی فقط دست ربات‌ها نیست. سه مهارت اول شاید فنی باشند (AI و بیگ دیتا و سواد تکنولوژی)، اما بقیه‌یِ لیست کاملاً انسان محوره:

✅ تفکر خلاق
✅ تاب‌آوری و انعطاف‌پذیری
✅ کنجکاوی و یادگیری مادام‌العمر


🏷 من لینک گزارش رو به همراه فایل فارسی این گزارش، اینجا براتون قرار دادم:👇


📄 لینک گزارش: WEF - Dec 2025

🔔 جزوات فارسی: PDF (1) | PDF (2)




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