endüstri mühendisliği

• kendisi hakkinda bilgi kirliligi cok yuksek boyutlara ulasmis. o yuzden okuyan eden birisi olarak yazayim dedim. tercih edecek/etmeyecek arkadaslara da yardimi dokunur umarim.
  
  oncelikle sunu soyleyim. bu bolum 90'larin sonunda turkiye'de anlasilamayan bir sebepten oturu populerlesmeye basladi. oss/oys'de yuksek puan yapan ogrencilerin girmesiyle zeki ve boyle oldugunu gostermeyi seven, ve de dolayisiyla diger bolum ogrencilerini kizdiran bir ogrenci profiline sahip oldu. bundan sonrasi ise komedi. endustri muhendisliginin em'sinden anlamayan, bilgi sahibi olmadan fikir sahibi olan insanlarin komik kacan soylemleriyle elestiriliyor. ogrenci profiline kizan adam bolumun muhendislik olmadigini soyluyor, bir tek turkiye'de oldugunu, amerika'da bulunmadigini soyluyor. hatta sozluk yazarlarindan, entrylerini hatirlayamasam da, em ogrencilerinin yazdigi ufak programlar yuzunden bolume sallayan adamlar bulunmaktaydi. neyse bunlari gecelim ve bilgi kirliligi yaratan elestirileri yanitlayalim.
  
  - em muhendislik degilki. iktisat/isletme'nin matematiklisi
  
  simdi size iki adet muhendislik tanimi yapayim:
  
  1. muhendis dedigin uretime girer. gomlegine makina yagi bulasir birader.
  2. muhendislik, uretim/ulasim/servis sektoru gibi endustrinin cesitli alanlarinda insanlar/sirketler'in karsilastigi problemleri matematiksel yontemlerle ele alir, modeller ve cozum onerisi uretir.
  
  eger muhendislik taniminiz 1 ise, evet em'lerin cogu zaman muhendislik yapmadigini soyleyebiliriz. eger muhendislik taniminiz 2'deki gibiyse em en saglam muhendislik alanlarindan biridir.
  
  - em sadece turkiye'de var. amerika'da esamesi okunmuyor
  
  em ve yogunlukla ele aldigi muhendislik araclarindan operations research, management science, statistics, systems engineering gibi alanlarda amerika'da zibille bolum mevcuttur. turkiye'de hatiri sayilir bir em bolumunden cikip iyi bir ortalama ve referansla bu okullara kapagi atabilirsiniz. amerika'daki saglam muhendislik okullarindan bir kac ornek:
  
  georgia tech, school of industrial and systems engineering: http://www.isye.gatech.edu/
  uc berkeley, department of industrial engineering and operations research: http://www.ieor.berkeley.edu/
  stanford, management science and engineering: http://www.stanford.edu/dept/msande/
  penn state, industrial and manufacturing engineering: http://www.ie.psu.edu/
  university of michigan, industrial and operations engineering: http://ioe.engin.umich.edu/
  university of pittsburgh, industrial engineering: http://www.engineering.pitt.edu/industrial/
  
  - napiyo simdi bu endustri muhendisleri?
  
  bilgi sahibi olmadan fikir sahibi olmanin aci orneklerini bu sorunun asagilayici bir tavir icinde soruldugunda gorebilirsiniz. cevremde doktora yapan arkadaslarim, hocalarim ve kendimin calistigi bazi projelerden ornekler vereyim:
  
  1. us airways'in bilet fiyatlandirma ve overbooking diye tabir edilen normalden fazla bilet satma stratejilerinin belirlenmesi.
  2. intel'in 1000'lerle sayilan islemci urun katalogundaki urun taleplerinin tahminin yapilip, oldukca karasik uretim haritasinin basindaki degeri milyon dolarla olculecek "wafer" denen malzemelerin her gun kac tane uretime girmesi gerektigini belirleyen modelleri olusturmak.
  3. haitili depremzedeler icin yemek dagitimi planlanmasi.
  4. amerika'da bir amusement park'in simulasyonu, ve park icinde bulunan insanlarin daha cok zaman gecirmesini saglayacak stratejiler olusturulmasi.
  5. mayo clinicde ameliyatlarin ve ameliyat odalarinin cizelgelenmesi.
  6. cesitli kanser hastalari icin hastanin yasam kalitesini arttiracak tedavi surecleri planlanmasi.
  
  daha farkli seyler gormek isteyenler yukarida verdigim bolum linklerinden gidip yapilan arastirmalara gozatabilirler.
  
  - em'ler her seyi biraz biliyor ama hicbir seyi tam olarak bilmiyor.
  
  sunu acikca soylemekte fayda var. turkiye'de esamesi okunmayan bir universiteden mezun olursaniz, hangi bolumu okursaniz okuyun hic bir sey bilmemeniz icin bir engel yok. ama yukarida verdigim 6 ornek'teki research alt yapisini olusturacak yoneylem arastirmasi, istatistik ve olasilik gibi bilim dallarini kombine olarak bilen ve onu uygulamaya geciren em bolumunden baska birisi olamaz. eger us airways'in bilet fiyatlandirma stratejilerini belirleyebilecek olan adam, intel'in uretim planlamasinda calisabilecek olan adam isletmeci/makina/bilgisayar/elektronik muhendisi olabilseydi zaten em denen bolume ne gerek vardi?
  
  "her seyi biraz biraz bilme" konusuna geleyim. yukarida ornek verdigim 6 farkli uygulama alanina bakarsaniz uretim'den servis'e, saglik'tan eglence'ye kadar birbirinden farkli alan gorursunuz. bu alanlarda calisacak ve ileride calisma olasiligi olan adam'in nasil olmasini bekliyorsunuz ki? az biraz iktisat egitimi alacak, biraz kod yazacak, biraz da uretim islerini bilecek ki, is basa dustugunde 0'dan bir setup yapmak zorunda kalmayacak. ileride yonetici olursa cevresindeki calisma arkadaslarinin ne dedigini anlayacak. iletisimini kuvvetlendirecek. ha bu demek degildir ki bu adam bu farkli alanlardaki hepsini birden basli basina yapsin. ben misal tezimdeki calismalarim icin pek cok ufak program yazmaktayim. amiyane tabirle "biraz kodlama biliyorum". yazdigim kodu goren bilgisayar muhendisleri buyuk ihtimal dalga gecerler, ama isimi goruyor.
  
  - em bolumu teknik degil.
  
  bu teknik tanimi nedir ne degildir bilmiyorum ama zannediyorum burada bahsedilen hardcore matematik kullanimi. bu konuda bir doktora ogrencisi olarak agzimi acip gozumu yumabilirim. onun yerine bolumde alinan matematik egitimin nerede nasil kullanildigi konusunda ufak aciklamalarda bulunayim:
  
  calculus: her muhendisin ihtiyaci bu terane, en basit non-linear optimizasyon'dan tutun da kuyruk teorisindeki problemlere, envanter yonetimindeki modellere kadar pek cok alanda ise yariyor. temelini saglam kavramakta fayda var.
  lineer cebir: adam akilli bilmeden lineer/integer/mixed integer optimizasyon'un o'sunu yapamazsiniz.
  olasilik: stokastik process'lerin ve stochastic operations research'un temel diregi. anlamasi guc, uyulamasi tuhaf bir olgudur.
  dif: em'lerin cok yogun kullanmadigini dusunuyorum. stokastik process'lerde transient analysis denen bazi konularda kullanilmakta.
  istatistik: basta simulasyon olmak uzere bir em olarak uyguladiginiz yontemlerin ne denli iyi calisip/calismadigini bilimsel olarak test eder. kalite yonetiminin temelindedir.
  
  saygilar.