Arge Uzmanı Yetiştirme Programı

Arge Uzmanı Yetiştirme Programı

Araştırma ve geliştirme – AR-GE, bir şirketin kendi bünyesinde kullanmak veya satmak üzere yeni ürün, hizmet, teknoloji veya  sistemler oluşturmak için çalıştığı süreçtir. Arge faaliyetleri genellikle şirket karlılığını arttırmak amacıyla yapılır.

Arge deyince akla öncelikle teknoloji, ilaç sektörleri gelir. Ancak endüstride bunun aksini kanıtlayan binlerce örnek yer alır (Silic isimli kendi-kendini temizleyen tişört – Aamir Patel-, Beşamel Sos – Catherine de Medici, 1519-1589 -). Her sektörden ve her büyüklükte şirket arge faaliyetleri gerçekleştirebilir.

Firmalar arge faaliyetlerini genellikle kendi bünyelerinde yaparlar. Bunun dışında danışman ve ülkemizde çok yaygın olmamakla birlikte üniversite işbirlikleri de arge için alternatif seçeneklerdir . Özellikle çok uluslu şirketlerde her 3 durum eş zamanlı tercih edilebilir. Yine çok uluslu şirketlerde arge departmanı bir başka ülkede yer alabilir. Bu durum firmanın farklı yeteneklerden yararlanma ve dış pazar ihtiyaçlarını analiz etme fırsatı sağlar.

Neden Arge?

  • Mevcut ve gelecek piyasa beklentilerine cevap verecek ürün, hizmet, teknoloji üretmek,
  • Üretim sektöründe sürekli güncellenen 3 temel hedef konusu; kalite, maliyet ve zaman konularında iyileştirmeler.
  • Organizasyonun ihtiyacı olan yeni teknolojileri transfer etmek ve uyumunu sağlamak
  • Bilimsel bilgiyi ticarileştirilebilecek şekle dönüştürmek.

Arge Faaliyetleri

Arge Kavramı 3 temel faaliyet türünü içerir;

  • Temel Araştırma; Herhangi bir özel uygulama ya da kullanım göz önünde bulundurulmadan, yapılan gözlemsel ve deneysel araştırmalardır. Temel araştırma; hipotezleri, teorileri, süreçleri ve ilişkileri bir takım araçlarla analiz eder. Üniversiteler ve devlet kurumları gibi ticari şirketlerde an itibariyle bilinen, potansiyel yada gelecekte oluşacak problemlere çözüm bulmak amacıyla Temel Araştırma yaparlar. Her temel araştırma kısa süreler içinde doğrudan ticaretleştirilemeyebilir. Bilimsel yayınlar genellikle Temel Araştırmalar’dan beslenir.Temel Araştırma çalışmaları için; Veri Analizi, İstatistik, DOE, ANOVA, Hipotez Testleri gibi konularda uzmanlaşmak Arge Uzmanı’na yetkinlik kazandırır ve derinlere inme fırsatı sağlar.
  • Uygulamalı Araştırma; Uygulamalı araştırma, Temel araştırmadan farklı olarak yeni bilginin edinilmesi ve pratik uygulaması amacına yönelik gerçekleştirilen çalışmalardır. Bu araştırma esnasında amaç yalnızca bilgiyi edinebilmek değil, edinilen bilgiyi pratik bir uygulama biçimine de sokabilmektir. Temel araştırmalardan elde edilen bilgiler kullanılarak, mevcut proseslerde iyileştirme, problem çözme yada yeni metotlar oluşturma Uygulamalı Araştırmanın konuları arasındadır.Doğa bilimleri, tecrübeler, gözlemler ile elde edilen bilgiler türetilerek yeni uygulama fikirleri yaratılır. Tarihteki birçok inovasyon sahibinin belleğinden türemiştir. Tüm insanlığın genlerine kodlanmış Yaratıcılık bellekten beslenir. Tüm mucit ve kaşifler mutlaka kendilerinden öncekilerin eserlerinden yararlanmışlardır.Arge Uzmanlarının, yaratıcı düşünce ile problem çözme için kılavuzluk eden ARIZ/TRIZ tekniğini yönetebiliyor olmaları bu aşamada etkinliklerini arttıracaktır.
  • Deneysel Geliştirme:  Deneysel geliştirme, araştırma ve pratik deneyimlerden elde edilen bilgilerden yararlanan ve yeni ürünler ya da süreçler üretmeye ya da mevcut ürünler ya da süreçleri geliştirme amaçlı ek bilgiler üretmeye yönelik sistematik çalışmalardır.Deneysel geliştirme “ürün geliştirme” sürecinin tamamı değil muhtemel bir parçası olarak düşünülmelidir. Örneğin otonom araçlar için yeni bir sensör tasarlıyoruz. Bu sensörün araç üzerinden test edildiği aşama Deneysel Geliştirme olacaktır. Tabi ki arge kriterlerine (Orijinal/yeni, Belirsiz, yaratıcı, sistematik, transfer edilebilir ve yeniden üretilebilir) uymak koşuluyla. Test sonucunda elde edilen çıktılar bir sonraki uygulama fikrinin girdileri olabilir. Sonuçlar negatif yada pozitif olabilir. Ayrıca test sonuçlarından yola çıkılarak yeni uygulamanın bir ileri aşaması hakkında teknik tavsiyeler bu aşamada oluşabilir.Arge Uzmanı bu aşamada teknik bilgi ile birlikte analitik yaklaşımlar için ARIZ/TRIZ, DOE, Response Surface, ANOVA gibi tekniklere ihtiyaç duyar.      

Yaratıcılık ve İnovasyon Eğitimi (2 Gün)

Yaratıcılık herkesle aynı şeye bakarken onlardan farklı bir şey görebilmektir. İnovasyonun temelini de yaratıcı fikirler oluşturur. Ancak yaratıcı fikir ticari bir başarı sağlamamışsa inovasyon olarak kabul edilmez. Bu eğitimde inovasyona yol açan yaratıcı düşünme teknikleri uygulamalı olarak aktarılmaktadır.

İnovasyon

İnovasyon; Latince «innovare» kelimesinden türemiştir. Dilimize “yeni ve değişik birşey yapmak” olarak tercüme edilir. İnovasyon; bir faaliyet için yaratılan fikirlerin değer yatan çıktılara dönüştürülmesidir. Bu amaçla uygulanan metot iyileştirilir yada tamamen farklı bir metot geliştirilir. 20.Yüzyılda birçok bilim insanı inovasyonun öğrenilebilir bir kavram olduğuna inanarak  yenilik sistematiği üzerinde çalıştılar. TRIZ’in kurucusu olarak tanıdığımız Genrich Altshuller bu alanda tarihte adını ilk sıraya yazdırmıştır.

Bu eğitimde amaç; katılımcılara çalışma ortamlarında inovasyon sistematiğini kurmak ve yeniliklerin önündeki engellerle mücadele metotlarını paylaşmak olacaktır.

Eğitim İçeriği

  • Inovasyon  
  • Endüstriyel Alanda İnovasyon
    • VOC, VOB
    • Kano Modeli
    • Darboğaz ve Maliyet Analizi
    • İnovasyon Sorumluları
    • Yeni Fikirlere ve Değişime Uygun İş Ortamı
    • Uzmanlaşma
  • Beyin Fırtınası
  • Zihin Haritalama
  • Teknik Sistemlerin Gelişimi
  • Psikolojik Atalet
  • 9 Pencere Tekniği (Uygulama)

ARIZ Eğitimi (3 Gün)

ARIZ Nedir?

ARIZ“Yaratıcı Problem Çözme Algoritması”nın (Алгоритм Решения Изобретательских Задач) Rusça kısaltmasıdır.

ARIZ 85C, TRIZ’in temel konsept ve metotlarını kullanarak en etkin çözümü yaratmak amacıyla problemi mantıksal sıralı adımlarla analiz eden yenilikçi bir tekniktir.

Genrich Altshuller ilk ARIZ versiyonunu 1956’da geliştirdi. İlk tanıtımı ise 1965’te gerçekleştirildi.

ARIZ 85C, 3 temel işlevi yerine getirir.
  1. TRIZ bileşenlerinin bir problem için mümkün olan en iyi çözümün bulunması amacıyla bir düzen içerisinde nasıl kullanılacağı konusunda bir yol haritası oluşturur.
  2. İnsan beyni için analitik bir algoritma olarak işlev görür Problemin başlangıç statüsünden çözüm aşamasına kadar olan süreçte yaratıcı fikirler için kılavuzluk eder.
  3. Yaratıcılığın önündeki büyük engellerden biri olan Psikolojik Atalet’i aşmamızda yardımcı olur ve inovatif çözümlere yönlendirir.

Bu eğitimde amaç; katılımcıların yaratıcı düşünce ile problem çözme ve inovasyon için kılavuzluk eden ARIZ tekniğini yönetebiliyor olmalarını sağlayacak gerekli kabiliyeti kazandırmak olacaktır.

ARIZ Eğitim İçeriği

  • ARIZ, TRIZ Nedir?
  • ARIZ, TRIZ tarihçesi
  • ARIZ Adımları
    • Kısım-1 Başlangıç Durum Analizi
      • Adım 1.1 Problemin basit formülasyonu
      • Adım 1.2 Çelişki oluşturan elemanların seçimi
      • Adım 1.3 Sistem Çelişki(ler) sinin şematik gösterimi
      • Adım 1.4 İleri analiz için sistem çelişkilerinden birinin seçilmesi
      • Adım 1.5 Çelişkinin güçlendirilmesi
      • Adım 1.6 Problem geliştirilmiş modeli
      • Adım 1.7 Standart Çözümler Sistemi kullanılarak problemin çözülmesi
    • Kısım-2 Mevcut Kaynak Analizi
      • Adım 2.1 Çelişki alanın belirlenmesi (Alan Kaynakları)
      • Adım 2.2 Operasyon süresinin belirlenmesi (Zaman Kaynakları)
      • Adım 2.3 Madde-Alan kaynaklarının belirlenmesi
    • Kısım-3 IFR ve PC’nin Belirlenmesi
      • Adım 3.1 İdeal Nihai Çözüm-1’in formülasyonu
      • Adım 3.2 İdeal Nihai Çözüm-1’i sisteme yeni alan-madde kaynağı eklemeden güçlendirmek
      • Adım 3.3 Makro Seviyede Fiziksel Çelişki (PC)
      • Adım 3.4 Mikro Seviyede Fiziksel Çelişki (PC)
      • Adım 3.5 İdeal Nihai Çözüm-2’nin formülasyonu
      • Adım 3.6 İdeal Nihai Çözüm-2’de ortaya çıkan Fiziksel Problem için Standartlar Çözümler Sisteminin kullanılması
        • Fiziksel Çelişkiler ve Ayırma Prensipleri
    • Kısım-4 Mobilizasyon ve Madde-Alan Kaynaklarının Kullanımı (SFR)
      • Adım 4.1 Küçük Yaratıkların Simulasyonu
      • Adım 4.2 IFR’den bir geri adım
      • Adım 4.3 Madde kaynaklarının bir karışımının kullanılma olasılığı
      • Adım 4.4 Boşluk kullanımı
      • Adım 4.5 Bir elektrik alanı kullanımı
      • Adım 4.6 Alan yada alana duyarlı madde kullanımı
    • Kısım-5 Bilgi Kaynaklarının Kullanımı
      • Adım 5.1 Standart Çözümler Sistemini kullanma
      • Adım 5.2 Fiziksel çelişkinin ayrılma prensipleri ile ortadan kaldırılması
      • Adım 5.3 Fiziksel çelişkinin bilimsel-doğal etkilerle ortadan kaldırılması
    • Kısım-6 Problemin Yeniden Biçimlendirilmesi
      • Adım 6.1 Eğer çözüm bulunamadıysa Adım 1.1’e geri dönülmesi.
      • Adım 6.2 Eğer çözüm bulunamadıysa başka bir Sistem Çelişkisi seçilmesi
      • Adım 6.3 Eğer çözüm bulunamadıysa problemin yeniden formüle edilmesi.
    • Kısım-7 Problem Çözümünün Analizi
      • Adım 7.1 Çözüm konseptinin kontrolü
      • Adım 7.2 Çözüm konseptinin ön tahmini
      • Adım 7.3 Çözümün özgünlüğü kontrolü
      • Adım 7.4 Çözümün uygulanmasıyla oluşabilecek olası yeni problemler kontrol edilir (risk analizi)
        • DFMEA
    • Kısım-8 Problem Çözümünün Uygulanması
      • Adım 8.1 Süper sistemdeki değişikliklerin tahmin edilmesi
      • Adım 8.2 Elde edilen çözüm için yeni bir uygulama yolu bulunması
      • Adım 8.3 Uygulanan çözüm/prensip ile diğer problemlerin çözümü (Gelecekteki problemler için çözüm kaynakları)
    • Kısım-9 Problem Çözme Süreç Analizi
      • Adım 9.1 Önerilen ve gerçekleşen sürecin karşılaştırılması
      • Adım 9.2 Elde edilen çözüm konsepti ile TRIZ veri tabanındaki bilgilerin karşılaştırılması

Veri Analizi Eğitimi (2 Gün)

Bilişim teknolojisindeki gelişmeler rekabet koşullarını değiştirmiş, şirketlerin kaderi de bu doğrultuda şekillenmektedir. Sektörde ön sıralara yükselme yada dibe batma olasılıkları geçmişe oranla çok daha hızlı bir şekilde gerçekleşmektedir. 21. Yüzyılın en büyük gücü olarak kabul edilen “bilgi” kamu yada özel tüm kurumların ve bireylerin önceliği haline gelmiştir.

Tüm dünyada, üretim, sağlık, reklam, eğitim lojistik vb. alanlarda Büyük Veri (Big Data) yada Zengin Veri’nin kullanımı ile; karar mekanizmaları, inovasyon, iş modelleri oluşturma gibi çalışmalar eskisine oranla çok daha etkin ve kısa sürelerde gerçekleştirilmektedir.

Ironik biçimde tecrübelerimiz göstermektedir ki; sezgi ve tecrübelerle verilen kararlar ile istatistik destekli kararlar  yarıştırıldığında istatistik her defasında galip gelmiştir. Dünya tarihinde fizik ile felsefenin ilk defa birbirinden ayrılması da matematik ve Veri Analizi sonucunda ortaya çıkmıştır.

Veri Analizi Eğitimi’nde amaç; katılımcıların süreçlerde katma değer yaratmak amacıyla veri analizi metotlarını uygulayabilecek donanıma sahip olmalarını sağlamaktır. Unutmamalıyız ki analiz edilmeyen her veri israftır.

Veri Analizi Eğitimi İçeriği

  • Proses Nedir?
  • Veri Toplama
    • Veri Kaynakları
    • Veri Toplama Metotları
  • Veri Analizi Nasıl Yapılır
  • Temel İstatistik Kavramları
    • İstatistiksel Öngörü
    • Tanımlayıcı İstatistik
    • Çıkarımsal İstatistik
    • Varyasyon, Semptom, Mod, Meridyen
    • Standart Sapma
  • Örnekleme
    • Örneklem Büyüklüğü
  • Grafikler
    • Histogram (Uygulama)
    • İş Örneklemesi
    • Pareto
    • İlişki Grafikleri
    • Kutu Grafikleri (BoxPlot)
  • TEEP, OAE, OEE
  • Ölçüm Sistemleri Analizi -MSA- (Uygulama)
  • İstatistiksel Proses Kontrol -SPC- (Uygulama)

Eğitim Sonrası Hedeflenen Kazanımlar;

  • İhtiyaç için doğru istatistiksel aracı seçebilme,
  • İstatistiksel araçları -gerçek örneklerle- yorumlayabilme,
  • Proses modellemeleri oluşturabilme,
  • Girdi-Çıktı ilişkilerini yorumlayabilme,
  • İstatistiksel karar mekanizmaları oluşturabilme
  • Proses kabiliyetini değişen koşullara göre ölçe ve karşılaştırma,

DOE Eğitimi – Deney Tasarımı (3 Gün)

Deney tasarımı bir süreç yada sistemin girdilerinde değişiklik. yapılarak çıktıların gözlenmesi ve analiz edilmesidir. Ürün ve sureç geliştirmede deneysel çalışmalar önemli rol oynar. Deney tasarımı ilk olarak 1920’lerde R.A. Fisher ve ekibi tarafından geliştirilmiştir. Aynı zamanda veri gruplarının ortalamaları arasında önemli farkliliklarin olup olmadığının ölçülmesinde kullanılan Varyans Analizi (ANOVA) tekniğide geliştirililmiştir.

Eğitimde, Temel İstatistik, ANOVA, Hipotez Testleri, Tam Faktöryel, Kesirli Faktöryel Deney Tasarımları, Cevap Yüzeyi gibi konular aktarılacaktır.

DOE Eğitimi‘nin sonunda hedef; 6 Sigmanın etkili yöntemlerinden olan deney tasarımı metodunun veri ilişkileri analizinde, modellemede ve optimizasyon çalışmalarında kullanılabilir olmasını sağlamaktır.

DOE Eğitim İçeriği

  • Temel İstatistik
  • Histogram, Normal Dağılımlar
  • Varyans, Standart Sapma
  • Varyasyon Katsayısı
  • Minitab 17 Yardım ve Destek Menüleri
  • Çalışma Sayfası (Work Sheet)
  • Veri tipleri
  • Grafikler
    • Ana Etki
    • Multi-vari
    • Interaction
  • Korelasyon – Regresyon
  • Analysis of Variance (ANOVA)
  • Deney Tasarımı
    • Faktoriyel Deneyler
    • Tam Faktoriyel Deneyler (Uygulama)
      • Bloklama
      • Orta Nokta
    • Deney Oluşturma
    • Kesirli Faktöriyel Deneyler
    • Cevap Yüzeyi Tasarımı
    • Taguchi Tasarımı

Program Şekli

Toplam 80 saatlik bir programdır. 80 saat eğitim üzerine her bir katılımcının bir proje gerçekleştirmesi hedeflenir.

Sertifika Bilgileri

Program sırasında yapılacak olan sınav ve ödevlerde başarılı olan katılımcılar seçtikleri projenin başarıyla tamamlanması durumunda “Arge Uzmanı Programı Başarı Sertifikası”  almaya hak kazanırlar. Aksi durumda katılımcılara “Arge Uzmanı Programı Katılım Sertifikası” verilir.

Katılımcı Profili : Tüm Arge Uzman ve adayları