Erge Teknoloji

Loading

Yalın 6 Sigma (Lean 6 Sigma)

Yalın Altı Sigma (Lean Six Sigma), süreç iyileştirme ve verimlilik artırma amacıyla iki güçlü metodolojiyi birleştiren bir yaklaşımdır. Yalın (Lean), israfların ortadan kaldırılmasını ve süreçlerde hızın artırılmasını amaçlarken, Altı Sigma (Six Sigma), varyasyonları azaltarak süreçlerin tutarlılığını ve kaliteyi artırmayı hedefler. Bu metodoloji, veri odaklı kararlar ile süreçlerdeki hataları minimize eder ve müşteri memnuniyetini maksimize etmeye çalışır.

Kazanımlar

  • Liderlik: Proje ekiplerine rehberlik eden liderlerin stratejik düşünme ve ekip yönetimi konularında daha etkili olmasını sağlar.
  • Maliyet Tasarrufu: İsrafların ortadan kaldırılması ve süreçlerin iyileştirilmesi maliyetleri düşürür.
  • Kalite Artışı: Varyasyonları azaltarak daha tutarlı ve yüksek kaliteli ürün/hizmet sağlanır.
  • Zaman Kazancı: Süreçlerdeki gereksiz adımların elimine edilmesi ile operasyonel hız artar.
  • Müşteri Memnuniyeti: Daha hızlı, kaliteli ve güvenilir hizmet sağlayarak müşteri memnuniyeti artırılır.
  • Veri Odaklı Kararlar: Karar alma süreçlerinde objektif ve veriye dayalı yaklaşımlar benimsenir.
  • İnovasyon: Sürekli iyileştirme kültürü, yeni fikirler ve yenilikçi süreçlerin ortaya çıkmasını teşvik eder.
  • Problem Çözme Yeteneği: Kök neden analizi ve veri odaklı yaklaşımlar kullanarak karmaşık problemleri sistematik bir şekilde çözme yeteneğini geliştirir.

Roller

Sponsor

Yalın Altı Sigma projelerini başlatan ve bu projelerin organizasyon içerisinde desteklenmesini sağlayan üst düzey yöneticidir. Sponsor, projelere kaynak ayırır, stratejik öncelikleri belirler ve iyileştirme çalışmalarının şirket hedefleriyle uyumlu olmasını sağlar. Proje ekibine güvenilir bir liderlik sunarak, proje için gerekli bütçe, insan kaynağı ve zamanın temin edilmesine yardımcı olur. Sponsor, projelerin ilerlemesini izler ve engellerin aşılmasında ekibe destek sağlar.

Şampiyon (Champion)

Yalın Altı Sigma projelerinin lideri ve savunucusudur. Bu kişi, sponsor ile proje ekipleri arasındaki köprüyü kurar ve projelerin hedeflere ulaşmasını garanti altına almak için çalışır. Şampiyonlar, projelerin stratejik önceliklerle uyumlu olmasını sağlar ve ekiplere rehberlik eder. Şampiyonlar, aynı zamanda projelerdeki riskleri değerlendirir ve kritik kararlar verir. Şampiyonlar genellikle Yalın Altı Sigma eğitimi almış ve metodolojiye derinlemesine hakim olan kişilerden seçilir.

Uzman Kara Kuşak (Master Black Belt)

Yalın Altı Sigma metodolojisinin en yetkin uzmanıdır. Genellikle organizasyon genelinde Yalın Altı Sigma programını yöneten ve diğer Kara Kuşakları, Yeşil Kuşakları eğiten kişilerdir. Uzman Kara Kuşaklar, aynı zamanda stratejik düzeyde süreç iyileştirme projelerini planlar, yürütür ve denetler. İleri düzey istatistiksel analizler ve karmaşık süreç iyileştirme yöntemleri konusunda uzman olan bu kişiler, şirketin genel kalite kültürünün geliştirilmesinde lider rol oynarlar. Kara Kuşaklara mentorluk yapar ve projelerin başarılı olmasını sağlayacak rehberliği sunarlar.

Kara Kuşak (Black Belt)

Büyük ve karmaşık Yalın Altı Sigma projelerini yöneten, uygulama ve analiz süreçlerini üstlenen kişidir. Kara Kuşaklar, tam zamanlı olarak projelerle ilgilenir ve şirket içinde süreç iyileştirme hedeflerine ulaşmak için istatistiksel analiz araçlarını kullanırlar. Yalın Altı Sigma metodolojisinin ileri düzey bilgisine sahip olan Kara Kuşaklar, projelerin her aşamasında (DMAIC – Tanımla, Ölç, Analiz Et, İyileştir, Kontrol Et) liderlik yapar ve süreçlerde köklü değişimler gerçekleştirir.

Yeşil Kuşak (Green Belt)

Yalın Altı Sigma projelerinde aktif olarak yer alan ve projeleri destekleyen kişilerdir. Yeşil Kuşaklar, genellikle kendi iş alanlarında proje yürütme sorumluluğunu taşır ve iyileştirme projelerinin günlük yönetimini sağlarlar. DMAIC döngüsünü uygulayarak süreçlerdeki hataları bulur ve çözüm önerileri sunarlar. Tam zamanlı olarak proje liderliği yapmasalar da, büyük projelerde Kara Kuşaklarla birlikte çalışarak süreçlerin iyileştirilmesine katkıda bulunurlar.

Eğitim İçeriği

  • Bilinçlendirme Eğitimi
  • Yalın 6 Sigma Yönetici Eğitimi
  • Yalın 6 Sigma Uzman Kara Kuşak
  • Yalın 6 Sigma Kara Kuşak
  • Yalın 6 Sigma Yeşil Kuşak
  • Yalın 6 Sigma Sarı Kuşak

Bilinçlendirme Eğitimi (1 Gün)

Eğitimin Amacı: Yalın Altı Sigma’nın temel prensipleri hakkında farkındalık kazandırmak ve çalışanların süreç iyileştirme kültürünü benimsemelerini sağlamak. Bu eğitim, temel bilgi sağlayarak Yalın Altı Sigma projelerine destek verecek bir altyapı oluşturur.
Kimlere Yönelik: Şirket çalışanları ve Yalın Altı Sigma sürecine dahil olmak isteyen herkes.
Eğitimin Kapsamı: Yalın Altı Sigma’nın temel prensipleri, araçları ve organizasyondaki rolü.

Yönetici Eğitimi (2 Gün)

Eğitimin Amacı: Yalın Altı Sigma projelerini stratejik seviyede yönetmek için gerekli liderlik ve karar verme becerilerini kazandırmak. Yöneticiler, bu eğitimde projelere nasıl sponsor olacaklarını ve iyileştirme kültürünü nasıl teşvik edeceklerini öğrenirler.
Kimlere Yönelik: Üst düzey yöneticiler ve Yalın Altı Sigma projelerinin sponsorları.
Eğitimin Kapsamı: Proje yönetimi, liderlik stratejileri, kaynak planlama ve süreç iyileştirme hedefleri.

Uzman Kara Kuşak Eğitimi (6 Gün)

Eğitimin Amacı: Yalın Altı Sigma projelerinde en üst düzeyde uzmanlık kazanmak ve organizasyon genelinde projeleri yönetmek için gerekli stratejik ve teknik becerileri geliştirmek. Uzman Kara Kuşaklar, diğer Kara Kuşaklara ve Yeşil Kuşaklara rehberlik ederek organizasyonda Yalın Altı Sigma kültürünün yayılmasına katkı sağlar.
Kimlere Yönelik: Yalın Altı Sigma’nın organizasyon genelinde yönetilmesinden sorumlu kişiler.
Eğitimin Kapsamı: İleri düzey istatistiksel analizler, stratejik proje yönetimi, mentorluk ve Yalın Altı Sigma programı geliştirme.

Kara Kuşak Eğitimi (24 Gün)

Eğitimin Amacı: Yalın Altı Sigma projelerinde tam zamanlı liderlik yapabilecek seviyede bilgi ve beceriler kazandırmak. Kara Kuşaklar, organizasyondaki karmaşık problemleri çözmek ve köklü süreç iyileştirme değişiklikleri yapmak için eğitilir.
Kimlere Yönelik: Süreç iyileştirme projelerinde liderlik yapacak orta ve üst düzey yöneticiler.
Eğitimin Kapsamı: DMAIC döngüsü, kök neden analizi, ileri düzey problem çözme teknikleri ve proje liderliği.

Yeşil Kuşak Eğitimi (12 Gün)

Eğitimin Amacı: Yalın Altı Sigma projelerinde aktif rol alarak süreç iyileştirme çalışmalarını yönetmek ve projelerde liderlik yapmak için gerekli becerileri kazandırmak. Yeşil Kuşaklar, küçük ve orta ölçekli projelerde liderlik ederken, daha büyük projelerde Kara Kuşaklara destek sağlar.
Kimlere Yönelik: Kendi iş birimlerinde süreç iyileştirme ve problem çözme sorumluluğu taşıyan, projelerde liderlik yapmak isteyen çalışanlar.
Eğitimin Kapsamı: Süreç haritalama, veri analizi, problem çözme yöntemleri ve proje liderliği becerileri.

Sarı Kuşak Eğitimi (4 Gün)

Eğitimin Amacı: Yalın Altı Sigma’nın temel prensiplerini öğrenmek ve süreç iyileştirme projelerine katkıda bulunmak için gerekli bilgi ve becerileri kazandırmak. Sarı Kuşaklar, projelerde destekleyici bir rol oynar ve süreç iyileştirme faaliyetlerinin temel adımlarını öğrenirler.
Kimlere Yönelik: Yalın Altı Sigma projelerinde görev almak isteyen tüm çalışanlar.
Eğitimin Kapsamı: Yalın Altı Sigma’nın temel araçları, süreç iyileştirme yaklaşımları ve problem çözme teknikleri.

Veri Bilimci Kimdir?

Veri Bilimcisi, büyük veri setlerini analiz eden, bu analizlerden anlamlı bilgiler çıkaran ve bu bilgileri stratejik kararlar almaları için işletmelere sunan bir profesyoneldir.

Veri Bilimcisi:

  • Matematik,
  • İstatistik,
  • Bilgisayar bilimi,
  • Endüstri

gibi alanlardan gelen bilgileri birleştirerek veri odaklı çözümler üretir.

Geçtiğimiz yüzyılda okuryazarlık neyse, 21. yüzyıl için veri okuryazarlığı aynı şeydir.

Veri Bilimi

Birinci Aşama: Problemin anlaşılması 

İşin anlaşılması olan bu aşamada alan bilgisi çok önemlidir. Problemi doğru bir şekilde tanımlayarak kapsamı daraltamazsak o zaman proje ekibi ilerleyen aşamalarda dağılabilir. Bu sebeple problemin tanımlanması aşamasında uygun bir proje ekibinin de oluşturulması esastır.

İkinci Aşama: Verinin tanımlanması 

Problemi temsil eden veri alt yapısı nasıl elde ediliyor? Analiz için bir veri kümesine ihtiyacımız var. O veri kümesine hangi veri kaynaklarından alacağız? Veri kaynaklarıyla nasıl iletişim kuracağız? Veri kaynaklarının birbirleriyle bağlantısını nasıl sağlayacağız gibi daha operasyonel problemlere çözüm bulunan aşamadır.

Üçüncü Aşama: Veriyi düzenleme

Verinin içerisinde eksiklikler olabilir boyutu çok büyük olabilir. Bunu küçültmemiz gerekebilir veriyi Dolayısıyla belli görselleştirme araçlarıyla önce bir anlamaya çalışırız. Burası da verinin düzenlenme aşamasıdır

Dördüncü Aşama: Analiz

Değişkenliğe sebep olan faktörlerin bulunması. Onlarca Yapay Zeka algoritmasının ana amacı değişkenliği veya entropiyi açıklamaktır. Dolayısıyla eğer problemi doğru bir veri kümesiyle giremezseniz istediğiniz algoritmayı kullanın istediğiniz veri bilimi istediğiniz makine öğrenmesi algoritmasını çalıştırın hiçbir işe yaramaz. Problemi anlayacaksınız, sahayı anlayacaksınız, tecrübeyi kullanacaksınız.

Beşinci aşama: Doğrulama 

Algoritmayı deneyeceksiniz bunu denedikten sonra sahada bunun test edilmesi var. yani elde etmiş olduğunuz matematiksel Algoritma her zaman başarı olacak diye bir şey yok Bunu test ederek doğruluğunu onaylamanız gerekiyor

Altıncı aşama: Yaygınlaştırma 

Artık sahada uzun süre kullanabileceğimiz bir yaygınlaştırma aşamasına geçmemiz gerekir. Buna da depoyment deriz. Sahadaki son kullanıcı bir telefon veya bilgisayar uygulaması olarak bu algoritmayı kullanabilir. Bunun tasarlanması kullanıcı deneyiminin analiz edilmesi bu aşmadır.

Yedinci aşama: Modeli kalıcı hale getirmek.

Veriler her zaman aynı dağılımda aynı şekilde gelmez. Problemin yapısı değişebilir. O yüzden de bu matematiksel modeli bazen güncellememiz gerekebilir.

Optimizasyon Teknikleri (Optimization) 

İş süreçlerinin optimizasyonu için becerileriniz geliştirmeye yönelik bu eğitimin uygulama alanları:

  • Kesim Firelerinin Azaltılması
  • Üretim Optimizasyonu
  • Enerji Tüketim Optimizasyonu
  • Tedarik Zinciri Optimizasyonu
  • Lojistik ve Dağıtım Optimizasyonu

Eğitim İçeriği

  • Yapay Zeka Kullanımı ile iş süreçlerinin optimizasyonu
  • Endüstride uygulamalarına Örnekler

Kazanımlar

  • Yapay Zeka
  • Optimizasyon süreçlerinde yapay zeka uygulamaları

Deney Tasarımı (Design of Experiment)

Ürün ve Süreçleri Tasarlayın, Geliştirin ve İyileştirin. Mevcut ürün ve süreçleri iyileştirmek ve yeni ürün ve süreçleri pazara daha hızlı sunmak için modern deneysel teknikleri uygulayabilme.

Eğitim İçeriği

  • Deney Tasarımı
  • Optimizasyon

Kazanımlar

  • Phyton
  • Deney Tasarım Teknikleri

Metin Madenciliği (Text Mining)

Dil metni biçiminde bulunan yapılandırılmamış veriler için veri madenciliği tekniklerini kapsayan bu eğitimle veri madenciliği yeteneklerinizi geliştirebilirsiniz.

Eğitim İçeriği

  • Herhangi bir doğal dilde herhangi bir doğal dilde rastgele metin verilerine genel olarak uygulanabilecek istatistiksel yaklaşımlar.
  • Kalıpları keşfetmek, karar almayı desteklemek için metin verilerini incelemek ve analiz etmek için temel teknikler.
  • İstatistiksel yaklaşımla, örüntü bulma ve bilgi keşfi amacıyla metin verilerinin analizi.
  • Metin madenciliğinde temel kavramlar, ilkeler, önemli algoritmalar ve bunların potansiyel uygulamaları.

Kazanımlar

  • Veri Kümeleme Algoritmaları
  • Metin Madenciliği
  • Olasılıksal Modeller
  • Duygu Analizi

Veri Madenciliği (Data Mining)

Hem açıkça tanımlanmış bir şemaya uyan yapılandırılmış veriler hem de doğal dil metni biçiminde bulunan yapılandırılmamış veriler için veri madenciliği tekniklerini kapsayan bu eğitimle veri madenciliği yeteneklerinizi geliştirebilirsiniz.

Eğitim İçeriği

  • Veri madenciliği hattındaki veri modellemenin temel işlevlerini tanımlama.
  • Veri modelleme tekniklerini değerlendirme, amaca en uygun olanı ve potansiyel iyileştirmeleri belirleme.
  • Veri modellemenin temel işlevlerini gerçekleştirmek için kullanılabilecek teknikler.

Kazanımlar

  • Veri Madenciliği
  • Metin Madenciliği
  • Sınıflandırma
  • Model değerlendirmesi
  • Sık Desen Analizi
  • Kümelenme ve Veri Kümeleme Algoritmaları
  • Veri görüntüleme

Doğal Dil İşleme ( Natural Language Processing)

Doğal dil işleme, kullanıcıları görebilen, duyabilen, onlarla konuşabilen ve anlayabilen uygulamaları destekler.

Bu eğitim ile bir yapay zeka çözümündeki otomatik çeviri özelliklerinin, dil engellerini ortadan kaldırarak daha yakın işbirliğini nasıl mümkün kıldığını anlayacaksınız.

Eğitim İçeriği

  • Doğal Dil İşleme (NLP) iş yüklerinin özellikleri nasıl açıklanır?
  • NLP iş yüklerine yönelik araç ve hizmetler nasıl belirlenir?
  • Yaygın NLP İş Yükü Senaryolarının özellikleri nasıl belirlenir?

Kazanımlar

  • Yapay Zeka (AI)
  • Doğal Dil İşleme
  • Makine Öğrenmesi
  • Derin Öğrenme