👨🏻‍💻 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