Lojistik Süreçleri Nelerdir? Radikal Olarak Nasıl Değiştirilir


Lojistik süreçleri kariyeriniz boyunca şirketin çeşitli alanlarında önemlidir. Bir yönetici, doğrudan veya dolaylı olarak şirketin tüm alanlarıyla (üretim, satış, finans vb.) İlgili olduğu ve bunun ne anlama geldiğini anladığı için büyük bir değeri olduğu için lojistik bir süreçle karşılaşabilir.

Bir lojistik sürecinin makro amacı , pazarın bu ürünleri kullanma şeklini göz önünde bulundurarak, şirketin (mal veya hizmet) ürettiği ürünleri üretmenin ve dağıtmanın en iyi yolunu bulmaya çalışmaktır .

Tabii ki, bir bütün olarak lojistiğin , hem kurum içinde hem de bununla ilişkili olarak , personelin, malzemelerin, hizmetlerin, bilgilerin ve sermaye akışlarının mümkün olan en kolay şekilde dağıtımını sağlamak için planlama ve prosedürleri ifade ettiğini anlamak önemlidir . tedarik zincirini oluşturan ortaklar. Lojistik süreçlerini haritalamak için yaptığımız her SIPOC bize çok şey gösterdi.

Lojistik süreci nasıl başlar?


Lojistik süreci, şirket tarafından nelerin üretileceğinin planlanması ile başlar; bu neyin yaratılacağına karar vermenin temeli olup, üretilmesi gereken belge ve siparişlerin temeli - örneğin, tedarikçiler ve envanter stokları. Ürünler üretildikten sonra, şirket bunları depoda bulundurmaya karar vermelidir - sahip olduğu veya bulundurmayacağı - veya doğrudan satmaya - karar vermelidir. Bu süreçte, epolama maliyetlerini, amortismanı ve diğer lojistik maliyetleri doğrudan etkileyen önemli bir adımdır .

Pek çok şirketin, özellikle de otomobil şirketlerinin, esas olarak bir montaj süreci olan bir lojistik işlemle faaliyet gösterdikleri gerçeğini görmemiz mümkün değil: şirket, nihai ürününün birden fazla bileşenini üretmek yerine, çeşitli parçalarını satın alıyor ve diğer birkaç şirket.
lojistik süreçleri

Lojistik süreci, tedarik zincirinin uzunluğunu arttırdıkça daha karmaşık hale geliyor ve tedarikçi problemlerine, salınımlara ve stratejideki değişikliklere karşı daha savunmasız hale geliyor, böylece sürekli süreç analizi ve iyileştirmesi daha da gerekli oluyor. kırılganlığını en aza indirmek ve cevap hızını arttırmak için envanter yönetimi sürec gerekmektedir.. Öte yandan, şirket, coğrafi olarak dağınık birimleri birleştirmek için buna benzer bir işlem kullanabilir veya katma değeri yüksek, müşteriye çok özel ürünler sunabilir.

Karmaşık bir lojistik süreç karşısında hangi bilgileri göz önünde bulundurmalıyım?

Bilgi, maliyet, iletişim, hatta iş ve çevre mevzuatının titizliğinin daha fazla kontrol edilmesine olan talep arttıkça, lojistik süreçleri daha karmaşık hale gelir. Ardından bir lojistik süreç , tedarik zincirinin tüm noktalarının ve darboğazlarının analiz araçlarını ve görselleştirme araçlarını uygulayarak giderek daha verimli olmalıdır .

Araçlar tüm bilgileri entegre etmek için kullanılmalı ve envanter, üretim, depolama yerleri, personel, malzeme, paketleme ve nakliye hizmetleri ve teslimatı sağlayan işlemler hakkındaki verileri izlemenize izin verilmelidir. Şirket tarafından sağlanan mal veya hizmetlerin doğru ve güvenli olması nemlidir.

Lojistik bir süreçlerinin işlevi nedir?

Lojistik bir süreç, esas olarak, üretim ile ürünlerin hareketi arasındaki ilişkileri kolaylaştırma işlevine sahiptir. Lojistik süreçler , zamana, maliyete ve kalite sütunlarına önem vererek, üretimin en çeşitli yönlerini dikkate almalıdır .

Lojistik süreçlerini uygun bir şekilde koordine edebilen bir şirket, tüm üretim aşamalarını üretim, tüketim, depolama ve satış yoluyla izleyebilecek, kontrol edebilecek ve iyileştirebilecek . Bununla birlikte, bir yönetici lojistik sürecinin aynı zamanda , özellikle coğrafi konumun özelliklerinden etkilenen - dış taşımacılığın maliyetini ve kolaylığını, depolama süresini, zincirinin diğer noktalarına yakınlığını belirleyen birkaç dış değişkenle ilgili olduğu gerçeğini asla kaybetmemelidir Tedarikler, tüketici pazarlarına yakınlık vb. gerekmektedir.

Ne tür bir coğrafi özellik analiz etmeliyim?


Bir lojistik işleminde bir problem çözme konusunda görevli olabilirsiniz ve iş yerinizin hangi coğrafi özelliklerinin en azından ilk önce gözden geçirmeniz için en önemli olduğu konusunda şüpheniz var.

Coğrafi konumla ilgili olarak analiz edilecek çok önemli hususlar şunlardır:

§  üretim maliyetleri (ekipman ve hammaddenin taşınması nedeniyle, olası avantajları veya dezavantajları değerlendirmek için, diğer pozisyonlardaki durumları ile karşılaştırıldığında, daha yüksek veya düşük olabilir);
§  personel maliyetleri (çalışanlarınızı işyerine taşımanın maliyeti);
§  siteyi güçlendirmek için zaman ve maliyet;
§  maliyetler ve alan dahil olmak üzere harici depoları kullanma olanakları ;
§  kaliteyi etkileyebilecek faktörler (hammaddeye alınması veya nihai ürünün geri çekilmesi zorluğuyla ilgili);
§  şirketin tedarik zincirindeki ( göbekleri ) çeşitli bağlantılar arasında nakliye verimliliği .

Hawthorne Araştırmaları Nelerdir?


Hawthorne Araştırmaları  


Hawthorne Araştırmaları, 1924-1927 yılları arasında Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Araştırma Konseyi ile işbirliği içinde Hawthorne'da (Chicago) bulunan Western Eletric Co.'da yapılan bir ankete dayanarak başladı.

Araştırmanın amacı, elde edilen üretim ile ölçülen işyerlerinin aydınlatma yoğunluğu ile işçilerin verimliliği arasındaki ilişkiyi belirlemekti. Bir deney aşağıdakilerden oluşuyordu: aynı koşullar altında aynı işi yapan iki işçi grubu gözlem için seçildi ve her grubun üretimi usulüne uygun olarak kaydedildi. Bir grup değişken aydınlatma altında, diğeri sabit aydınlatma altında çalıştı. 

Işık faktörü vurgulanarak, araştırmacılar işçilerin gelirleri üzerindeki etkilerini bilmeyi umuyorlardı. Ancak bu ilk deneyin sonuçları biraz sinir bozucuydu. Aydınlatma yoğunluğu ile her grubun üretimi arasında bir ilişki olmadığı için değil, ancak bu faktörü sürece müdahale eden diğerlerinden, özellikle de psikolojik olanlardan izole etmek mümkün olmadığından. Örneğin, aydınlatma yoğunluğu arttığında, işçiler daha fazla üretmek zorunda kaldılar ve tersi de azaldığında ortaya çıktı.

Bununla birlikte, araştırmacılar, lambayı denemenin yapıldığı odalardan değiştirdiğinde, çalışanları aydınlatmanın yoğunluğunun arttığına (aslında bu olmadığında), üretimde bir artış olduğuna inanmaya yöneltti. 

Bu tür başka deneyimler yapıldı ve hepsi psikolojik faktörün fizyolojik üzerindeki üstünlüğünü gösterdi. Bununla birlikte, araştırmacılar psikolojik faktörlerin etkisinin negatif olduğunu, yani başlangıçta ölçmek istedikleri faktörleri bir şekilde engellediğini belirtmişlerdir.
hawthorne araştırmaları

Ardından aydınlatma çalışmasıyla sınırlı kalmayacak olan yeni bir araştırma hazırladılar, aynı zamanda işçi yorgunluğu ve değişen zamanın etkilenmesi ya da dinlenme dönemleri ile ilgili konuları da içereceklerdi. 

Bu aşamada, Hawthorne Araştırmaları 1927'de Harvard araştırmacıları - Elton Mayo ve Fritz Roethlisberger - 1932'ye kadar süren çalışmalarına başladılar. Deneyler, telefon röleleri kuran bir grup genç kadın işçi ile başladı. Bir yıldan uzun bir süredir araştırmanın sonuçları şaşırtıcıydı. Bu dönemde bu işçilerin çalışma koşulları daha iyi hale getirildi.

Bu değişikliklerden bazılarına bakalım: 
İki beş dakikalık dinlenme sürelerinin tanıtılması 
İki on dakikalık dinlenme süresi
Beş dakikalık altı dinlenme süresi 
Çorba, kahve ve sandviç eşliğinde 10 dakikalık dinlenme süresi
Sabah aralığı onbeş dakikaya yükseltildi
Bir saat önce çıkın, yani altı yerine beş
Cumartesi günleri işlerin kaldırılması. 

Bu denemeler sırasında, çalışma koşullarındaki iyileşmelere bağlı olarak üretim artmıştır. Genç kadın işçiler, özellikle dinlenme ve işin bir saat öncesinden ayrılma zamanlarını değerlendirdiler. 

Araştırmacılar daha sonra, tüm bu iyileştirmeleri önceki koşullara geri dönerek aniden geri çekmeye karar verdi. Bunun son derece olumsuz bir psikolojik etkiye sahip olacağını ve üretimin gözle görülür bir düşüş yaşayacağını umuyorlardı. Bir başka sürpriz: Düşmek yerine üretim artmaya devam etti. 

Mayo, Roethisberger, Dickson ve deneyden sorumlu olan diğer kişiler, fiziksel çalışma koşullarının, yani maddi çalışma koşullarının, önemli olmasına rağmen, üretim üzerinde sosyal, psikolojik ve en az bir etkiye sahip olmadığı gerçeğinden başka bir açıklama bulamadılar. işverenleriyle ilişkileri. Çalışanlar, yalnızca araştırmaya katılmak üzere seçildiklerinde şirketin yönetiminden özel ilgi görmeye değer verdikleri için çok çalıştılar. 

Kısacası, şirketin önemli bir bölümünü hissettiler. Böylece, kendilerini fiziksel olarak birbirine yakın izole edilmiş varlıklar olarak görmediler. İşçiler arasında bu koşullarda gelişen ilişkiler, sosyalleşme, değer biçme ve kişisel tatmin duygularını uyandırdı. Bir şekilde veya başka bir şekilde, bu kadar uzun süredir tatmin edilmeyen tanıma ihtiyaçları şimdi deneyin basit gerçekleştirilmesiyle karşılanıyordu. 

Bu keşif o kadar önemliydi ki, Hawthorne Etkisi olarak adlandırıldı: şirketin yönetimi ya da liderliği tarafından değerlenerek hisseden bir grup, davranışlarını eskisinden daha verimli çalışarak değiştirdi. Sonuç: Gayri resmi bir çalışan grubu yönetimle tanımlandığında verimlilik artma eğilimindedir. Bunun tersi, bu gruplar şirketin çıkarlarına doğrudan muhalif durduğunda, katı kontrollere ve insanlık dışı muameleye karşı tepki gösterdiğinde meydana geldi. 

Bu bulguya dayanarak anket genişletildi ve Western Electric'in tüm bölümlerinden 200'den fazla çalışanı ile görüşme yapıldı. Araştırmacılar görüşmeleri önceden yapılandırmışlardı, ancak kısa sürede bunun, işçilerin istediği şeylerin, özellikle önemli gördükleri şeyler hakkında özgürce konuşmaları için, çok az yararı olduğunu buldu. Bu görüşmeler, çalışanların, kendi görüşmelerini yürüttüklerini - kendi sorunları hakkında özgürce ve açıkça konuşabilecekleri - şirketin şu ana kadar yaptığı en iyi şeyi yaptıklarını gösterdi.

Önerilerinden birçoğunun uygulamaya konulduğuna göre - deneylerde - çalışanlar, yönetimin hem grup hem de bireyler olarak önemli olduğunu düşünmüşlerdir. 
Sadece şirketteki görev sahipleri olarak değil, kararlar için onlara danışıldıklarını düşünüyorlardı. Görüşmeler ayrıca, her gruptaki çalışanlar arasında yaratılan resmi olmayan ilişkileri anlama konusunda yönetime duyulan ihtiyacı ortaya koymaya da katkıda bulundu. Yönetim ile işbirliğine veya buna muhalefetle sonuçlanabilecek bu ilişkiler, üretim için ücret veya çalışma koşullarından daha önemliydi. 

1939'da yayınlanan Management and Worker adlı kitabındaki Fritz Roethlisberger ve William Dickson, Hawthorne'un deneylerini ayrıntılı ve dikkatli bir şekilde açıklayarak değerli bir çalışma yaptılar. Ancak, bu deneyimden en kapsamlı teorik sonuçlardan yararlanan Elton Mayo idi. Mayo, fabrikalardaki gayrı resmi grupların oluşumunun toplumun işçileri tedavi etme biçimine bir tepki olduğu sonucuna vardığına karar verdi.
Aslında, o zamanlar Amerika Birleşik Devletleri'ndeki endüstriyel çalışma koşulları, özellikle işçilerin kontrolünün olmadığı bir süreçte tekrarlı ve basitleştirilmiş görevler gerçekleştirerek, tatsız ve ilginçti. Üstelik, ustalar ve işçiler arasındaki baskı, ilişkilerinde sürekli bir küçük düşürme süreci anlamına geliyordu: Bu koşullar, benlik saygısı gereksinimlerinin karşılanmasının ve her birinin hissettiğinin gerçekleşmesinin ihmal edilmesiydi. 

Mayo, bu iktidarsızlık anomi duygularını, yani işçilerin şeyler üzerinde kontrolsüz olarak önemsiz hissettiği bir durum olarak adlandırdı. Anominin toplumun küresel işleyişinin bir sonucu olmasına rağmen, Mayo, endüstriyel çalışmada en yüksek ifadesine ulaştığını düşündü. Ona göre, zamanının pek çok idarecisi, toplumun tek başına ilgisi kendini koruyan, örgütlenmemiş bireylerin bir kesimi veya kalabalığı tarafından oluştuğuna inanıyordu. Daha sonra insanlar temel olarak fizyolojik ve güvenlik ihtiyaçları tarafından yönetilecek ve onları karşılamak için gereken parayı elde etmek için çalışacaktı. Şirketlerin kendi tarafındaki yönetimi, iş sürecini bu varsayıma göre düzenledi; İşçiler bütünüyle oportünist ve aşağılık bir grup oluşturduğunu düşünüyor. Mayo, “Ralé Hipotezi” kavramını ve otoriter uygulamalara hitap ederek isyana dayandı ve yalnızca ilham alan görevlerin yerine getirilmesine yönelik olarak adlandırdı. 

Hawthorne Araştırmaları, kavramlarını şimdiye dek süren klasik okula meydan okuyan en az üç keşif üretti: bir işçinin üretim düzeyi genellikle bir işçinin fizyolojik veya fiziksel kapasitesi ile değil, sosyal normlar tarafından belirlenir. İktisadi yaptırımlar ve ödüller işçi davranışını etkilemekte ve ekonomik teşviklerin etkilerini sınırlandırmakta, işçiler genellikle bireylerden ziyade grup üyeleri olarak hareket etmekte ve tepki vermektedir. 

Bu bulgular, etkili yönetim için reçete içine yeni bir takım unsurlar getirmiştir. İşçinin sosyal bir varlık olarak kavramı, kendisine yalnızca ekonomik teşviklere cevap veren bir otomat veya bireysel davranışa atfedilen ile değiştirildi. Yönetim alimleri yönetim süreci için motivasyonun (sosyal ve psikolojik) önemini fark etmeye başladılar. Ayrıca, gayrı resmi grupların iş süreçlerinde önemli bir rol oynadığını da fark ettiler. Çalışanlar arasında gayrı resmi olarak oluşturulan davranış kuralları, yönetim tarafından belirlenen biçimsel sistemi tamamlayıcı ya da engel olabilecek bir sosyal sistem oluşturuyordu.

İşçilerin gayrı resmi örgütlenmesi, örneğin, daha fazla üreten bir işçinin olasılığını engelleyerek, yönetim tarafından belirlenen kurallara  karşı çıkabilir; veya örneğin, hiçbiri montaj hattından parça çalmayacaklarını tespit etmek için işçilerin karar vermesi halinde, gayrı resmi kuruluş yönetim lehine hareket edebilir.

Bu kavramlar, araştırmacıların kuruluşların yalnızca otorite ilişkilerine dayanan resmi bir kurallar dizisi değil, aynı zamanda işçilerin motivasyonunu etkileyen ve yönetimle olan çatışmalarını arttıran veya hafifleten gayrı resmi gruplar tarafından oluşturulduğunu düşünmelerine yardımcı olmuştur. 

Sonuçta örgütsel yapıların daha az hiyerarşik bir görüşü oldu. Kontrol vurgusu liderlik, şirketler arası iletişim, çalışan motivasyonu ve katılım konularında kaygılara yol açmaya başladı. Kaçınılmaz olarak, bu kavramlar bürokratik ilham modeline ya da klasik okula bir alternatif olarak organizasyon için daha az merkezi öneriler getirdi.
Bununla birlikte, ademi merkeziyet, otoritenin ve karar alma gücünün astlarla paylaşılması gerektiği anlamına gelir. Hiyerarşik yapı daha az piramit düzleşir ve iletişim kanallarının daha açık olması gerekir. Bilgi bürokratik bir örgütlenmeden daha fazla yanlara ve yukarı doğru akmalı ve aynı zamanda daha az kişisel olmayan standartlar ve prosedürler normları içermelidir.

Düşüncenin çeşitliliği ve sorunlara yaklaşımlar daha büyüktür ve kuruluşun kurallarına uygunluk göreceli olarak kayıt dışılıkla sağlanır. Çalışmanın önemine rağmen, modern yazarlar, yazarlar tarafından hazırlanan tüm genel kavramları desteklemenin özellikle "Hawthorne Etkisi" ni desteklemenin yeterli olmadığını savunuyorlar.
Sonuç olarak Hawthorne Araştırmaları çalışma ortamına, ücret yapısına ve sosyal çevreye dayalı doğruların ve yanlışların tespit edilmesine yardımcı oldu. 

Hawthorne Etkisi Nedir?


Geçmişte, şirket çalışanları makinelerle eşitti, fikirleri ve hisleri dikkate alınmadı, çünkü üretkenliklerini etkilemediğine inanılıyordu. Ardından, 1927'de bir fabrikanın fiziki koşulları ile çalışanlarının verimliliği arasındaki ilişkiyi keşfetmeyi amaçlayan Hawthorne Etkisi adı verilen bir deney başlatıldı . Sonuçlar şaşırtıcıydı ve neredeyse 100 yıl geçtikten sonra bile alakalı kaldı.

Hawthorne Etkisinin Arkasındaki Araştırma ve Keşifler

Amerika Birleşik Devletleri'nde, Chicago’daki Western Electric Şirketi’nde Hawthorne çalışmaları yapıldı. Anket, fabrikanın bulunduğu mahalle nedeniyle burası seçildi. Elton Mayo Harvard Üniversitesi'nde  ünlü bir psikoloğu.Yorgunluk ve düşük verimlilik, hakkında bu kadar çok işçilere acı açan kazaların nedenlerinin ortaya çıkarılması amaçlanmıştır.

1. Etap - Aydınlatma Çalışmaları

Araştırma dört farklı aşamada gerçekleştirildi, ilki Işıklandırma Çalışmaları olarak adlandırıldı ve verimliliği şirketin fiziksel koşullarıyla ilişkilendirdi. İşçiler kontrol grubu ve deney grubu olmak üzere iki gruba ayrıldı. Birincisi sürekli bir ışık yoğunluğu altında çalışmaya başlarken, ikincisi farklı seviyelerde aydınlatma aldı.
Çalışanların davranışlarını inceleyen araştırma ekibi, psikolojik faktörlerin üretkenliği fizyolojik olanlardan daha fazla etkilediğini tespit etti. Bu anlamda, en aydınlanmış odadakiler daha iyi üretemedikleri için daha fazla üretmediler, fakat bir deneyimin parçası oldukları için önemli hissetmişlerdir.

2. Etap - Meclis Odası

Anketin ikinci aşaması, Meclis Odası olarak adlandırıldı ve deney odası personeline sadece farklı ışıklandırmalardan daha fazlasını sağlamaktan ibaretti. Dinlenme dönemleri başladı, maaşları arttı ve üstleri tarafından dinlendi, fikir ve düşüncelerine katkıda bulunabildiler. Gözlemlenen, üretim seviyelerini önemli ölçüde arttıran çok daha fazla motive olmuş olmalarıydı.

3. Aşama - Görüşme Programı

Görüşme Programı olarak adlandırılan üçüncü aşamada, araştırmacılar çalışanların tutumlarına ve duygularına odaklandı. Bu aşamada, görüşmeler yoluyla duyulmaya başlandı ve şirket hakkında neler hissettiği hakkında konuşma fırsatı buldu. Bu şekilde, kendilerini üstlerinin sertliğinden korumak için birbirlerine sadık olan gayrı resmi bir profesyonel örgütlenme olduğu keşfedildi.


hawthorne etkisi


4. Etap - Terminal Montaj Odası

Dördüncü ve son aşama, işçilerin kayıt dışı organizasyonu ile fabrika tarafından uygulanan resmi kuruluş arasındaki karşılaştırmalı bir analizden oluşuyordu. Çalışanlara üretilen parça miktarına göre ücretlendirilmeye başlandı. Araştırmacıların görebilecekleri, tatmin edici bir miktar ürettiklerini anladıklarında, üretimin daha az olduğu bir gün için fazlalığı yavaşlatan ve ayırdıkları bir tazminat ve işbirliği sistemi olan bir sistemi kabul ettikleridir. 

1929'da başlayan araştırma, 1929'da başlayan ve 1930'ların neredeyse tamamına kadar süren Büyük Buhran nedeniyle 1932'de durdurulmak zorunda kalmıştır, kesintiye rağmen, çalışmalar oldukça tatmin edici olmuştur ve Çalışanların şirketler tarafından görülme ve muamele edilme şeklini değiştiren İnsan İlişkileri Teorisi ortaya çıkmıştır.

Hawthorne Çalışması'ndan Çıkan Değerli Dersler

Biz insanlar ve profesyoneller olarak, Hawthorne Çalışması'ndan öğreneceğimiz birçok ders var. Bir kişinin algılayabileceği gibi, kişisel değerlemenin bireyin işindeki performansı üzerinde büyük etkisi vardır ve bu her zaman göz önünde bulundurulmalıdır. Bu öğrenmelerden bazılarına göz atın ve Hawthorne Etkisi'nin bir organizasyon için neler yapabileceğini görün.

Kişisel değerleme

Ankette, değerli hisseden çalışanların daha üretken olduğu görülmektedir. Ve bu değerlendirme yalnızca ücretlendirme yoluyla değil, aynı zamanda tanınma ve konuşma ve duyma fırsatı ile de oldu. Bu anlamda, daha önce makinelerle karşılaştırılan işçiler, kendilerini daha motive hissettirmek için temel olan, kuruluş içinde önemli parçaları hissetmeye başladılar.

İnsan İlişkileri

Profesyonellerin, şirketin diğer üyeleriyle ve üstleriyle olan ilişkileri de araştırmacılar tarafından önemli olan ve kuruluşlar tarafından göz önünde bulundurulması gereken bir şey olarak algılandı. Bilgi alışverişinde bulunmak ve kendinizi serbestçe ifade etmekte özgür olmak daha keyifli bir ortam sağlar ve kişinin performansını olumlu yönde etkileyebilir.

Takım Birliği

İşçilerin sendikası, Çalışmada tesbit edilen başka faktör oldu. Birbirlerine kendi başlarına yardım etmek için kendilerini örgütleyebilselerdi, yönetimin desteğiyle neler yapabileceklerini hayal edin. Bu nedenle, denetçiler her zaman grup birliğini desteklemeli ve onun bir üyesi olmalıdır. Sonuçlar kesinlikle olağanüstü olacak.

Olumlu Liderlik

Lider, takım verimliliğinde kilit bir rol oynar. Emir vermekten daha fazla, faaliyetlerin yürütülmesine eşlik etmesi, baskı yapmak değil, geri bildirimde bulunmak ve çalışanları daha iyi ve daha üretken olmaları için motive etmesi önemlidir . Bu sadece bir patron değil, gerçekten bir lider olmaktır.

Duygusal Yönler

Son fakat en az değil, çalışma bunun sadece üretkenlik için kritik olan teknik becerilerin değil, aynı zamanda duygusal yönlerin de olduğunun farkında olabilir. Sonuçta, eğer bir ortak çalışan tatminsiz ve cesaretsizse, etkili ve verimli bir şekilde üretim yapamayacak. Aynı şekilde, mutlu ve saygı duyulan ve değer gören bir profesyonel, çalıştığı kuruma kesinlikle daha verimli sonuçlar verecektir.

Çalışan veya iş sahibi olmanıza bakılmaksızın, Hawthorne Etkisini bilmek önemlidir; böylece işle ve işin içinde olanlarla ilişkinizi daha net bir şekilde görebilirsiniz. Bu içeriğin tadını çıkarın ve paylaşın, böylece daha fazla insan bu gibi değerli bilgilere erişebilir.

Kişisel Satış Nedir? Nasıl Yapılır



Kişisel satış, bilginin doğrudan ve kişisel olarak belirli bir potansiyel alıcıya iletilmesiyle ve aynı anda, bilginin alıcısının cevabını alarak tanımlandığı entegre bir pazarlama iletişim aracıdır. Kişisel satışın temel işlevleri şunlardır: ürüne ve kuruma karşı olumlu tutumları bildirmek, ikna etmek, geliştirmek, hizmet vermek, pazarda ve çevrede gözlenen değişiklikleri yönetime aktarmak ve iletmek.


Bu bağlamda, satıcının rolü, şirketin pazarlama hedeflerine ulaşmasında özel bir öneme sahiptir, çünkü potansiyel alıcıya hizmet ettiği zaman şirketi temsil eder. Satıcının alıcıya dağıttığı muamele ve bilgiler, çoğunlukla şirketin bu şeklinin imajını belirler.


Günümüzde müşteri, daha büyük bir teklifin sonucu olarak daha fazla talep ediyor ve artık hizmetleri talep eden biri olmaya istekli değil ve müşteriyi tartışmak için sık sık kullanan şirketler ve profesyonel kuruluşlar olmak zorundalar. Kişisel satış. Aynı zamanda, bu enstrümana yönelik bazı tehditler ön plana çıkıyor ve büyüyor: yüksek kişisel satış maliyetleri, ticari dağıtımdaki yenilikler (örneğin self-servis), posta siparişi veya katalog satışları, teknolojik gelişmeler (ATM'ler veya çevrimiçi alışverişler) Bu, satıcı ile müşteri arasındaki doğrudan temasın azaltılmasına veya ortadan kaldırılmasına yol açar. Ancak, ürünün karmaşık olduğu veya bir otomobil veya bir cihazın alımı gibi satın alma işleminin önemli olduğu düşünüldüğünde, genellikle satıcının yardımına ihtiyaç duyulduğu kesindir.


kişisel satış nedir



Kişisel satışın özellikleri


Esneklik: Satış sunumunu ve argümantasyonunu her alıcıya ve özel duruma uyarlama olasılığını gösterir, çünkü alıcı ile doğrudan iletişime izin verir. Satıcı şüpheleri netleştirebilir, ayrıntıları açıklayabilir ve alıcıdan anında yanıt alabilir.'Kitle seçimi': Kişisel satış yapmak, hareket etmek istediğiniz potansiyel alıcıları seçmenize olanak tanır; bu da, ürünle ilgilenmeyen bireylerle zaman kaybetmekten tasarruf etmenizi sağlar. Örneğin, hem seçilen hedef kitleye hem de ilgilenmeyen kitlelere etki eden reklamcılıktan farklıdır .Belirleyici araç: müzakereleri tamamlar ve satışı kapatır. Diğer araçlar talebi artırmaya ve alıcıyı satıcıya çekmeye hizmet eder, ancak son işleme uygun olan ve satış sonrası ilişkileri başlatandır.


Kişisel satışın dezavantajları


Sınırlı bir sürede büyük bir alıcı kitlesine ulaşmaya izin vermiyor.Düşük fiyatlı ürünler için engelleyici olabilecek yüksek maliyetli.Bir satış elemanını eğitmek zor ve zaman alıcı olabilir.Yüksek maliyeti bazı durumlarda makinenin değişmesine, özellikle de tekrarlayan işlemlerde ortaya çıkmaktadır (en belirgin örnek otomatik vezne makineleridir).


Kişisel satış türleri


Kişisel satış üç kritere göre sınıflandırılabilir: gerçekleştiği yer, satıcı tarafından gerçekleştirilen ana faaliyet ve iletişimin nasıl yapıldığı.

Yer 




Kişisel satış farklı yerlerde gerçekleşebilir: ticari varlıkların yatıştırıldığı yerde, nihai tüketicinin evinde, endüstriyel alıcının mülklerinde (üretici, aracı veya kurum), fuarlarda, sergilerde, pazarlarda, kamu yollarında başka yerlerde. Gezilerin olduğu durumlarda, satıcı zamanını olabildiğince verimli bir şekilde yönetmeye çalışmalıdır.


Satıcı tarafından gerçekleştirilen ana faaliyet


Satıcı, küresel bir şekilde üç rol oynayabilir: emir verme veya alma, emir alma ve danışmanlık veya müşteri destek faaliyetlerini yürütme.

Bir perakende çalışanı, satış işi temel olarak müşteriyi bilgilendirmek, nazik olmak, ürünü göstermek ve sonunda (ve tercihen) değerlerini almaktan ibaret olan tipik bir “sipariş alıcı” dır. Hazırlık işlemi çok yüksek olmak zorunda değildir, çünkü satış çabası nispeten düşüktür, çünkü mağazaya girdikten sonra potansiyel müşteri zaten ürünü almaya ilgi gösterir. Self servis sisteminin büyümesiyle birlikte, dağıtım ve satış maliyetlerini artırarak, perakendecinin müşterilere hizmet etmesi gereken çalışan sayısı azalır ve görevleri genellikle ürün toplama ile sınırlıdır. Üreticiler ve toptancılar aynı zamanda mevcut müşterilerden emir almakla sınırlı olan satıcılara sahiptir.


Daha zor olanı, yeni alıcı bulmak ve ürünü satmak için sunumlar yapmak olan satıcının işidir. Bu durumda, satıcıdan öğrenme, hem ürünün kendi bilgisinde hem de satış tekniğinin uygulanması gibi rekabetin bilgisinde daha büyük olmalıdır.


Satıcının emir almadığı veya alamadığı durumlar da vardır. İşlevleri temel olarak yeni ürünler önermek veya sunmaktır.


iletişim

İletişim, daha önce de belirtildiği gibi, doğrudan, yani kişiseldir. Ancak, sözlü ve etkileşimli olan telefon görüşmesi kullanılarak da tamamlanabilir.



Proje Yönetimi Süreçleri: 5 Grubu Tanımak




 Daha verimli proje yönetimini teşvik  etmek, birçok profesyonel ve kurumun çıkarınadır. Ancak, değişikliklerle dolu dinamik bir ortamda, şirketlerin gerçekliğine uygun teorik adımlar uygulamak o kadar kolay değildir. Proje Yönetimi Bilgi Tabanı PMBOK tarafından sıralanan görevlerin gelişimi için daha fazla kontrol ve kolaylık getiren proje yönetim süreçlerinin beş grubunu aşağıda okuyabilirsiniz.


Kılavuzda belirtilen yönetim süreçleri aşağıdaki adımlara karşılık gelir: başlatma, planlama, yürütme, izleme ve kontrol ve kapatma. Açıkça hedefler koymak, kapsamdaki değişiklikleri azaltmak ve zamanında ve bütçe tahminleriyle eylemlerde bulunmak yöneticilerin bir projeyle karşılaştıkları en büyük zorluklar arasındadır. PMBOK tarafından sunulan gruplar bu misyonu daha detaylı ve dolayısıyla akıllı ve pratik kılar.


5 proje yönetimi süreci grubunun nasıl çalıştığını ve işinize nasıl fayda sağlayabileceklerini aşağıda görebilirsiniz! 


1. Giriş


Başlatma süreçleri, projenin başlangıcını veya halihazırda var olan yeni bir planlama aşamasını resmi hale getirmek için uygulanır. Temel olarak, bu aşamada bir teklifin "başlat" düğmesine basıyorsunuz.


Proje birkaç adımdan oluşuyorsa, her birinde başlangıç süreci gruplarının temel şartlarının ele alınması gerekir. Bu dönemde, başlangıcın sorumlu, belgelendirilmiş ve arşivlenmiş ruhsatı aldıktan sonra gerçekleşmesi gerektiği vurgulanmalıdır.

Bu süreçte, planın uygulanmasına başlamak için ön kapsamın tanımlanması ve finansal sermayenin serbest bırakılması tanımlanmıştır. Bu adımda, projenin yarıda kesilmesi, devam ettirilmesi veya ertelenmesi gerekmediğini de analiz etme imkanı vardır. Bu aşamaya katılanlar, yürütme veya girişime onay veren şirketin yöneticileri ve projenin atandığı yöneticidir.


proje yönetimi süreçleri



Bu nedenle, iş için yeni bir hizmet veya ürün geliştirmek için inanılmaz bir fikriniz olduğunu varsayalım. Teklif, uygun olup olmadığını analiz edecek ve asıl amacını içeren ön kapsamı tanımlayacak yöneticilere götürülmeli ve daha sonra uygulamaya konması için para serbest bırakılmalıdır.


2. Planlama


Planlama sürecinin amacı   , başlangıç aşamasında neyin tanımlandığını ayrıntılandırmaktır. Bu aşamaya katılanlar, proje planını ve tamamlayıcı planlarını geliştirmekten sorumlu olan proje yöneticisidir.


Bu, kapsamın ölçeklendirilmesini, çalışılmasını ve bölümlerle tanımlanmasını gerektirdiğinden en karmaşık adımdır. Yatırımın değerini ve proje süresini, işin nasıl organize edileceğini, iletişim stratejisini, yürütecek ekip üyelerini belirlemek ve sahip oldukları becerilere ve ihtiyaçlara göre seçilmeleri gerekir. Teklifin Planın gözden geçirilmesi ve kontrolü için bir yapı oluşturulmuştur.


Ek olarak, proje yürütülürken meydana gelebilecek önemli değişiklikler tasarlamanız gerekir; bu, bir faaliyet yürütmek için ek bir maliyetin ortaya çıkması gibi, öngörülemeyen olaylardan habersizce karşılaşılmaması çok önemlidir. Bu durumda, planlama sürecinde olası ilave masrafları karşılamak için yatırımın bir kısmını ayırmak gerekir.


3. Yürütme


Uygulamada, proje yönetimi planına ve önceki yardımcı planlara dayanarak planlananın yürütülmesi için mevcut kaynakları koordine etmekten sorumludur. Burada görevler, görevlerine göre ekip üyelerine devrediliyor.

Bu aşamada, yönetici teslimatların proje kapsamı ile uyumlu olduğunu doğrular, olası değişiklikleri savunur ve yürütme sürecinde olan iş için beklenen kalite seviyesini tekrar doğrular.


Son olarak, teklif ekibi faaliyetlerinin evrimi hakkında kendisini bilgilendirmek için yöneticiyle iletişime geçerek, bu performansı inisiyatifin sponsoruna ve ayrıca proje paydaşlarına , yani sonuçlardaki ana paydaşlara rapor edecektir.  .

Uygulama sırasında, yönetici riskleri de gözden geçirebilir. Öngörülemeyen bir engel ortaya çıktıysa, etkilenen yönetim planlarını değiştirerek planlamayı yeniden ayarlamanız gerekir.


4. İzleme ve kontrol


İzleme ve kontrol sürecinde, proje yöneticisi tüm varyasyonları denetler. Bunları belirlemek için, planlamada belirlenen terim, kapsam ve maliyetin taban çizgileri ile nelerin başarıldığı arasında karşılaştırmalı bir analiz yapılır  .


Etkilenen bir alanın farkına varılması durumunda, gerekli değişikliklerin gerekliliği ve uygulanması, acil olarak tüm projenin etkilenmemesi için değerlendirilir. Bu süreç risklerin önceliğini izlemek ve yeniden gözden geçirmek için kullanılmalıdır  . Sonuçta, doğanın eylemleri, pazarlama faktörleri ve hatta faaliyetlerin ilerlemesi risklerin sırasını değiştiren değişikliklere neden olabilir. 


5. Kapanış


Kapanış süreci, bir sonraki girişime daha iyi hazırlanmak için projenin veya aşamalarından birinin kapatılmasının resmi hale getirilmesi ve hataların ve doğruluğun dengelenmesi ve kaydedilmesinde oluşur. Bu öğretilerin şirkette arşivlenecek bir belgede kataloglanması önerilir.


Kapanışı resmileştirmek için müşteriyi, sponsoru veya üst yönetimi kabul eden birkaç belge oluşturmak gerekir. Son adım, ayrıca, öngörülen tüm planların karşılandığından emin olmak için bir proje sonrası gözden geçirmeyi gerektirir. Bu, tüm ekip üyeleri ile toplantı yapan ve her görevden sorumlu bir proje yöneticisi tarafından yapılır.

Bu sürecin kritik noktası, son kullanıcının projede geliştirilen ürün veya hizmeti kabul etmesi ve amacına ulaşılıp ulaşılmadığıdır. Oluşturulan bir fonksiyonelliğin kabul edilmediği veya tam olarak planlandığı gibi yürürlüğe girmediği ortaya çıkabilir. Bu sorun belirtilirse, neyin yanlış gittiğini değerlendirmeniz, yürütme ekibiyle birlikte gözden geçirmeniz ve düzeltmeniz gerekir  .


Görebildiğiniz gibi, tüm proje yönetimi süreçleri, şirketin etkinliğini artırmanın yanı sıra, yeni planların daha güvenli ve kolay bir şekilde uygulanmasına yardımcı olmaktadır.

İş Modeli: Bu nedir ve nasıl yapılır?


İş Modeli Nedir?



Yeni başlayanların neden planlamada geleneksel şirketlerden farklı davranmaları gerektiğini anlayın


Şirketiniz ne sunuyor? Bu soruya nasıl iyi yanıt verileceğini bilmek, müşterilerle ve yatırımcılarla olan ilişkinizin başarısı ile başarısızlığı arasındaki fark olabilir.

İyi yapılandırılmış cevap, başlangıç evreninde merkezi bir kavramdır: iş modeli . Yalnızca işletmenizin neyi satmaya niyetli olduğu değil, ürünlerin veya hizmetlerin nasıl yapıldığı, neden farklı ve önemli oldukları, müşterinin kim olduğu ve bunun nasıl para kazanacağı konusunda da yanıt verir.

Yeni başlayanlar gibi doğası gereği dinamik olan iş modelinin , her zaman doğrulama arayışı içinde sürekli dönüşümde olması gerekir .

Bu, bir başka planlama seviyesi olan iş planı ile karşılaştırıldığında temel farkınızdır. Daha statik ve ayrıntılı, iş planları daha köklü veya geleneksel şirketlerde gerçekleşir ve yeni başlayanlar için mevcut olan yenilik arayışıyla pek bir şey yapmazlar.


Daha iyi anlayalım mı?


İş modeli Nedir?


Bir şirketin değer yaratması, sağlaması ve yakalaması bu şekildedir. Başka bir deyişle, zaman, ürün ve yönetimi gelire, karlara ve hissedarlara geri dönüşe dönüştüren formüldür.


Nasıl yapılır?


Ürününüzün veya fikrinizin ne olduğunu, pazara nasıl uyduğunu, müşterilerin kim olduğunu ve kar elde etme şeklini cevaplayarak başlanmalı. Modelinizin ölçeklendirilebilir olduğunu göstermek önemlidir; bu, şirketinizin üretimi aynı hızla arttırabilir ve maliyetleri aynı oranda artırmadan arttırabilir.


iş modeli nedir



 Doğrulamak?


Modelin insanları, müşterileri ve potansiyel yatırımcıları pazarlamak için tanıtılması ve ticari uygulanabilirliği hakkında net kanıtlar bulunması gerekir. İhtiyaç duyduğunuzda ilk varsayımlarınızı değiştirmeye veya terk etmeye her zaman hazır olmalısınız .


Başarının yolu nedir?


Gelecek vaat eden girişimler, geleneksel bir iş modelini yeniden yaratır ve farklı bir bağlamda yükseltir veya tamamen yeni bir model icat eder.


Peki ya iş planı?


İş modelinin doğrulanması ve uygulanabilirliği kanıtlandıktan sonra ne yapılmalı? Örneğin, kamuya açık ilanlara yatırım yapılmasına hizmet eder. Geleneksel şirketler, planlar yapar ve uzun süreler boyunca takip ederler; karlar gecikse bile, çoğu girişimin karşılayamayacağı bir lükstür.


Nereden başlamalı?


Girişimci olmayı planlıyorsanız, çalışmanın başarıya giden yolda belirleyici bir faktör olduğunu zaten biliyorsunuz . 


Yeni başlayanlar iş kitaplığında eksik kalamayan kitaplardan biri de İsviçre Alex Osterwalder tarafından düzenlenen ve Türkiye'de "İş modellerinde yenilik" başlıklı klasik bir “İş Modeli Üretimi ” dir.


Kitap , Apple'ın iPod'undan Nintendo Wii ve Cirque du Soleil'e kadar çeşitli örnekler sunmakta ve başarılı modellerin nasıl yaratılacağını ve doğrulanacağını göstermektedir.


Osterwalder ve diğerleri , burada özetlediğimiz bir iş modeli için vazgeçilmez dokuz öğenin bir listesini yazıyor :


Değer Öneriniz : Piyasada benzersiz olan neyi öneriyorsunuz?
Müşteriler : Kime satacaksınız?
Faaliyetleriniz : Hangi ürün veya hizmet sunuluyor?
Stratejik ortaklıklar : Hangi şirketler bu teklifi daha iyi kullanmanıza yardımcı olur?Gelir kaynaklarınız : Nasıl ücret alıyorsunuz ve gelir sürücüleri neler?
Maliyet yapınız : Hangi kalemler maliyettir?
Kaynaklar : temel altyapı, kaynaklar veya hizmetler nedir?
İletişim ve dağıtım kanalları : ürün müşteriye nasıl ulaşır?
Müşteri ile ilişki : şirket onunla nasıl iletişim kurar?


Daha fazla çalışma


İş modelleri dinamiktir, çünkü bir başlangıç yarattığınızda, genellikle bilinmeyen bir problem veya niş için bir yenilik , bilinmeyen bir çözüm ararsınız.

Bu nedenle iyi bilinen pazar araştırması yöntemleri, odak grupları ve diğer uygulamalar uygulanabilir değildir: daha çevik , daha esnek ve daha üretken olmanız gerekir .


Stanford Üniversitesi'nden bir profesör bunu fark etti ve yeni başlayanların başarılarını hızlandırmaya çalışmak için bir yöntem geliştirdi. Steve Blank, hiçbir iş planının bir müşteri ile ilk temastan kurtaramadığını ve çok statik olduğunu söylüyor.

Rüyadan Dört Adımda Başarıya Kadar " adlı kitabında , geleneksel ürün geliştirme sürecine ek olarak, aynı zamanda keşiften müşteri geliştirme sürecine ustalaşmanın da önemli olduğunu söylüyor (unutma: eğer sorun ve çözüm ise Müşterinin kim olduğu nasıl tanımlanır?) Doğrulama ve devralma.

Algoritma Mantığı: Öğrenmenin iyi yolu


"Mantıksal programlama öğrenmek" terimini aradıysanız özellikle programlama ve sistem geliştirmeye yönelik bilişim ilginiz vardır. Bu yazıyı okuyorsanız, programlama ve nereden başlayacağınızla ilgili başkalarını da okumuş olabilirsiniz. Belki de "Bu kadar zor mu? Kısayol yok mu? "


Maalesef, bu böyle. Bazıları mektuptan daha kolay ve çekilir, bazıları başlangıçta daha fazla zorlanır, ancak uygulama ve kararlılığın aşmadığı hiçbir şey yoktur.

Yukarıdaki birkaç çizgiyi geride bıraktığımda, öğrenmenin en iyi yolu ders çalışmak ve pratik yapmak.


algoritmalar


Bazıları algoritmaları logaritma ile karıştırırlar, eğer bunu zaten yaptıysanız, endişelenmeyin, dünyada yalnız değilsiniz (ama şimdi aynı şey olmadığını bildiğinize göre, artık tekrarlamayın).

Algoritma mantığı nedir? Temel olarak, bir sonuç üreten iyi tanımlanmış, sonlu talimatlar kümesidir.

Ne? Nasıl?

Eğer düşünürsen, her gün, her an yaparız. Mesela evden çıkınca işe gitmek için. Bu durumda, bunun nasıl yapılacağını belirlememiz gerekir: araba ile, otobüsle, yürüyerek, her neyse ... Bu alternatiflerin her biri için ne kadar sürecek.

Şimdi BT dünyasını düşünün, örneğin ünlü bir uygulama, Waze veya google maps düşünün. Bu uygulamaların içinde kullanıcı etkileşimlerine göre, sonuç üreten (işinize en iyi şekilde ulaşan) talimatlar ve değişkenler (rotalar, tahmini süre, ortalama hız hesaplama vb.) İçeren karmaşık algoritmalar vardır.Bunlar algoritma mantığına göre işlem yaparlar.

Başka bir örnek, şimdi daha klasik: duş almak veya süpermarkete gitmek basit eylem.

(Düşünceyi düzenlemek için liste biçiminde yazalım)


algoritma mantığı



Duş al

ilk

Havlu ve elbiseleri alın;Banyoya gir ve kapıyı kapat;Giydiğiniz kıyafetleri çıkarın;Duşu açın ve suyun doğru sıcaklıkta kalmasını bekleyin;Kutuyu (veya banyo için planlanan alanı) girin;Sırılsıklam oluyorsa, sabunlanıyorsa, durulama = banyoda;Duş kapatın;Havluyu alın ve kurutun;Kutudan çıkın;Temiz giysiler giyin;Banyodan çık.



Diyelim ki bu standart banyo , ancak tercihlerinize göre değiştirebilirsiniz.

Aynı şey bir sistem içindeki yazılımlar ve özellikler için de geçerlidir. Tanımlanan talimatlarla beklenen bir sonuca varmak için yukarıda yazılanlar gibi algoritma mantığı ile algoritma yazıyorsunuz.

Yukarıdaki algoritma ile sistem algoritması arasındaki fark kullanılan dildir. Bu şekilde düşünün, yukarıdaki algoritma rasyonel insanın anlayabileceği şekilde yazılmıştır. Şimdi, bir bilgisayarı anlamak için ne yapmamız gerekiyor?

Bir bilgisayarın algoritmasını anlayabilmesi için, temel olarak, bir programlama dili kullanmanız gerekecek, yani, bir bilgisayarın (öznel yorumlama becerisine sahip olmayan) şüphesiz, bir bilgisayar tarafından bilinen ve kolayca yorumlanabilen bir dil.


Kavramlar ve temel programlama kuralları


Bizim için bile, dünyadaki en zeki varlıklar olarak kendine özgü insanlar, banyo yapma talimatlarını içeren listenin anlaşılması, yürütülmesi ve sonuçlandırılması için önceden belirlenmiş bir takım kurallar vardır. Ve inan bana, insanlar bilgisayarlardan çok daha karmaşık varlıklardır (belki 20 yıl sonra birisi gelip bana yanıldığımı söyler, ama şimdilik, evet, çok daha karmaşıkız).


Tamam, ancak bilgisayarlar söz konusu olduğunda, algoritmalarımı bilgisayarın anlayacağı ve uyguladığı şekilde beklenen sonucu elde etmek için optimize etmek ve iyileştirmek için hangi kuralları ve kavramları bilmem gerekiyor.


Değişkenler ve sabitler


Basit bir ifadeyle, bir değeri temsil etmek için icat ettiğimiz isimlerdir, böylece bu aynı değeri bu görevler listesinde birkaç defa kullanmak mümkündür, gerektiğinde yeniden yazmak zorunda kalmazsınız. Değişkenlerin kullanımıyla sadece referans adını kullanırız.


Veri türleri


Temel olarak, bilgi almak için yazılımlar, sistemler ve uygulamalar geliştiriyoruz:

isim. yaş. maaş. seks. Ve işte böyle gidiyor ..


Bilgisayar için bu bilgiler verilir. Ve veriler birçok şekilde olabilir. Şöyle bir düşünün, isim, sırayla maaştan farklı olan yaştan farklıdır. Bu programlama mantığında ilkel veri tipleri olarak tanımlanabilir. . Bu türler bilgisayarın belleğini en iyi duruma getirmek için bulunur, böylece bilgisayar ne tür verileri alacağını / yorumlayacağını belirleyebilir.


İlkel veri tipleri söz konusu olduğunda, dört format bulunur:


Tip 1: Metin


Metin verileri bir veya daha fazla karakter dizisini temsil eder. Genellikle çift tırnak içine alınırlar.

Bir metin tipi verisi örneği: Ad (Becoder Jr.)

Not: boşluklar karakter olarak da sayılır.


Tip 2: Tamsayılı


Bunlar hem negatif hem de pozitif (ondalık olmadan) sayısal değerlerle temsil edilir.

Bir tamsayı tipi örneği: Yaş (18).


Tip 3: Gerçek


Gerçek tip veri, ondalık basamaklar kullanarak hem pozitif hem de negatif sayısal değerlerdir.

Örnek olarak şunu söyleyebiliriz: Maaş (3.434.52 $ R).


Tip 4: Mantıksal


Son fakat en az değil, mantıksal tür. Bu tür veriler genellikle alternatiflerle gösterilir: YES veya NO, TRUE veya FALSE. Mantıksal tip verileri Boolean olarak da adlandırılabilir.

Programlamada sıklıkla kullanılan bir mantıksal verinin bir örneği: Cinsiyet (Erkek veya Kadın).

Böylece, oldu:

İsim: METİNYaş: ENTIREMaaş: GERÇEKCinsiyet: BOOLEAN


Seçim ve tekrarlama yapısı


Bir bilgisayarın, önceden belirlenmiş bir sınıra ulaşılana veya bir koşul sağlanana veya kullanıcı araya girene kadar birkaç kez karar vermesine veya bir talimat vermesine neden olabilecek organize formlar ve yapılar. Evet, çünkü bilgisayar, insanlardan farklı olarak, hala kendi başına düşünemiyor, bu yüzden doğru çalışması için iyi tanımlanmış kurallara ihtiyacı var. Bu programlama mantığı ile pek çok eğitim ve uygulama ile elde edilir


İlk Programlama Dili


Dolayısıyla, bir kez "ev bilgisayarınız" tarafından yürütülen bir dizi talimat gibi basit günlük işleri düşünmeye alışınca, bu görevleri temsil eden listeler oluşturduktan sonra, bu listeleri geliştirdikten ve kuralları ekledikten sonra onlara matematik, o zaman rol / teoride ne olduğunu uygulamaya koymak için bir programlama dili seçmeniz gerekir.

Bunun için VisualG var tüm algoritmalarınızı ve programlama mantığı bilginizi test edecek Portekizce'de basit bir uygulama . Bu yüzden, algoritmaları iyice uyguladıktan ve düzgün ve en iyi şekilde çalışmalarını sağladıktan sonra, evet, daha yüksek uçuşlar verebilir ve bir programcı / geliştiricinin profesyonel aşaması olan yeni bir aşamaya başlamak için bir pazar programlama dili seçebiliriz.

Doğrudan bir pazar dili ile çalışmaya başlamak istiyorsanız, tavsiye etmediğimiz VisualG bölümünü atlayın, çünkü profesyonel bir dile gitmeden önce programlama mantığına hakim olmanın temel olduğuna inanıyoruz. Ancak, bu size kalmış!


Fizibilite Çalışması Nedir? Nasıl Yapılır


Fizibilite çalışması neden yapılır?


Fizibilite çalışması o kadar önemlidir ki, ortaya çıkan tüm işletmeler için bir fizibilite analizi yapılır.

Girişimcinin işe başlamayı düşündüğü anda,  yüzeysel olarak bile uygulanabilirliğini yansıtmaya başladı.

Bu soruya gerekli zaman ve çabayı vermeme tehlikesi vardır . Piyasa araştırması olmadan bir operasyon başlattığınızda ve finansal akışkanlığın garantisi olarak, olası giriş ve gelirlerinizin yalnızca birkaç yüzeysel hesabına sahip olduğunuzda, başarısızlık için daha büyük bir risk alıyorsunuz demektir.

Bir güvenlik araştırması sorulara iyi cevaplar,  verir.

Böyle bir fizibilite çalışması ve araştırması nasıl yapılır.

İyi araştırılmış bir fizibilite çalışması 4 ayağa dayanmaktadır .

1. Gelirlerin hesaplanması.

2. Maliyetlerin, harcamaların ve yatırımların hesaplanması.

3. Nakit akışının öngörülmesi.

4. Göstergelerin Analizi

* Bu tahminlerde güvenilir rakamlara sahip olmanın, müşteri tercihleri, talep edilen miktar ve satış noktaları gibi alanları kapsayan bir pazar araştırması gerektirdiğini ve bir SWOT analizi yapmayı gerektirdiğini belirtmek gerekir .

Şimdi bu sütunların her birinin açıklamasına gidelim.



1. Gelir projeksiyonu

Bu aşama için gerçekleştirilir para üretmek için işletmenin yeteneğini belirlemek yatırımcı için ve  diğer yatırımlar ile karşılaştırmak örneğin doğrudan hazine gibi işlemleri içerir.

Bu hesaplamaları yaparak, yatırımcı diğer yatırımlardan en çok ne kadar kazanacağını bilecektir.

Gelir projeksiyonu kısaca satıcının satışları ve zaman içindeki gelişmeleri için alacağı "ne zaman" ve "ne kadar" sorularını cevaplar.

* Farklı tür senaryolar (negatif, gerçekçi ve iyimser) için tahminler yapmak için gerçekçi / mütevazı tahminlerle veya bazı durumlardabaşlamanız önerilir .



2. Maliyet, harcama ve yatırımların projeksiyonu

Bu aşama için temel öncül gelirlerin projeksiyonunu haklı çıkaran maliyettir ve harcama ve yatırımların olması gerektiğidir.

Bu nedenle kuruluş, gelirlerini aşan bu değeri azaltmak için tüm üretim harcamalarını ve dolayısıyla beklenen kârı yansıtmalıdır.

Yani gelir ve üretim giderlerinin ilgili , ve iki aynı gerçeği desenle tasarlanmalıdır.

harcamaların ayrılması bu verilerle, şirket gibi darboğazları keşfedebilirsiniz, çünkü kritiktir:

Ekmek yapım sürecindeki buğday yüksek bir fiyata ise maliyetartar.Pastanenin ticari noktasının rantı artarsa, yükselen gider buydu .Daha az gaz tüketen bir fırının satın alınması durumunda, bu masraf bir yatırım olarak değerlendirilecektir , çünkü gelecekte kazancı getirecektir.

Yaygın hatalar :

İşletmenin yalnızca açılış sermayesini göz önünde bulundurarak yeniden yatırım tasarlamayın.Harcama konusunda iyimser bir bakış açısı.Hem krizler hem de yükselmeler için farklı senaryolar için planlar tasarlamayın.

Planlama ile girişimci , meydana gelebilecek değişiklik için uyarlanabilir planlar içeren bir esneklik zihniyeti yaratır .



3. Nakit akışlarının projeksiyonu

Nakit akışı , her gün şirketten giren ve çıkan paranın dinamiğidir .

Zaten öngörülen nakit akışı bir olan dinamik geleceği tahmin .

Şirketin finansmanını tahmin etmek için gelecekteki projeksiyonlara ve nakit çıkışlarına dayanmaktadır.

Bu tahminler , yöneticinin işletme hakkında karar vermesi için temel yardımlar haline gelir .

3 aşama vardır:

Satış tahminÖdemelerin alınma süresini tahmin edinTahmini giderler

Tüm verilere sahip olduğunuzda, tüm gelir harcamalarınızı çıkarma zamanı geldi ve sonunda nakit akışını elinizde tutun.



4. Göstergelerin analizi

1. Minimum çekicilik oranı - TMA

Asgari çekicilik oranı (TMA) , bir yatırımcının bir yatırım için ekonomik olarak uygun olduğu düşünülebilecek bir yatırım için alabileceğiminimum tutarı veya avantajlı olduğu düşünülen bir finansman için ödeyebileceği maksimum tutarı temsil eder.

A (TMA) 3 alt göstergeden oluşur:

Fırsat maliyeti: Bir şeye ziyade diğer olası yatırımlarında yatırım yapmak zorunda maliyeti , feragat, yani var olan maliyet bir kaç bir yatırımla seçimi. Ya da yatırımınızla elde edeceğiniz kar ya da her neyse kazancınız arasındaki fark .

 Örneğin: Yatırım yapmak için 20.000,00 R $ ve her ikisi de işlemlere başlamak için her ikisi de 18,000,00 R $ gerektiren iki yatırım seçeneğiniz var.

Biri yılda% 12, diğerinde yılda% 18 getiri sağlayacak.

Aralarındaki farkı çıkardığımızda, ikincinin en iyi seçenek olduğunu ve ilkinden% 6 daha yüksek bir getiri sağlayacağına dikkat ediyoruz, bu yüzden ikinci seçeneğin daha iyi bir fırsat maliyeti var.

İş riski: Öyle risklerin seti , bazı olmanın olumlu örnek genişleme imkanları için, diğer olumsuz onların pazarı domine büyük şirketlerin örnek şansı için.               likidite primi: Öyle yatırılan sermaye kurtuluş kolaylığı , örneğin, bir mülkün satın alınması ve satışı daha devlet tahvillerine yatırım parayı kurtarmak için daha kolaydır.

A (TMA), sermaye kaynağı ve beklenen kar marjı dikkate alınarak tanımlanır.

Normalde SELIC oranı parametre olarak kullanılır.



2. Geri Ödeme

Geri ödeme, bir projenin yatırım getirisini elde etmek için harcayacağı zamandır .

Bu, yatırımın, başlangıçta yatırılan sermayeye eşit bir değere sahip aylar boyunca biriken karı ne kadar süreyle yaratacağı anlamına gelir.

Örnek: Bir kioskta 100.000,00 R $ yatırım yaptım, bu bana aylık 5.000,00 R $ kar verecek, bu da hesaplamaların geri kazanımın (basit) 20 ay olacağı sonucuna varıyorum.



Sonuç:

Tüm süreçler ve projeksiyonlar yapıldıktan sonra, fizibilite çalışması yatırımcıya yatırımlarını gerçekleştirebilecek ya da yapamayacak değişkenlerin bir alanını verecektir.

Böylece, yatırımcının yatırım konusunda karar vermekte daha emin olduğu ve görünüşte işe yarayacak bir işe yatırım yapma riskini en aza indirerek başarı şansını arttıracağı sonucuna varılmıştır , ancak gerçekte kârlı değildir, çünkü gerekli tüm bilgilere sahip değilsiniz.

Derin Öğrenme Nedir? Pratikte Nasıl Çalışır?



Derin Öğrenmenin ne olduğunu anlamak için, anın teknolojik trendlerinden birine geri dönmemiz gerekir: Makine Öğrenimi (ML). Bağlı bilgisayarların ve cihazların, programlanmış görünmeden işlevlerini yerine getirmeleri ve daha doğru kullanıldıklarında "öğrenmeleri" ile ilgilidir.


Belki sinir ağlarını duymuşsundur. Ayrıca makine öğrenmesi ile de ilgileri var. Geçmişte, sinir ağları, sadece birkaç pratik örnekten bahsetmek için bağımsız arabalar oluşturmak için kullanılan otomatik öğrenmeyi ve ayrıca web aramalarını önemli ölçüde iyileştirdi. Şimdi, bu evrende güç kazanan bir teknik Derin Öğrenme'dir.

Bu yazıda bunun hakkında konuşacağız. Derin Öğrenmenin ne olduğunu, pratikte nasıl çalıştığını, hangi durumlarda uygulanmakta olduğunu ve bu teknoloji yaklaşımı hakkında daha fazla bilgi sahibi olmanın neden önemli olduğunu anlayacaksınız. 


Derin Öğrenme Nedir?


Anlaması çok basit bir şekilde konuşan Derin Öğrenme, Yapay Zeka alanında ortaya çıkan bir konudur. . Konuşma tanıma, bilgisayarla görme ve doğal dil işleme gibi şeyleri geliştirmek için sinir ağlarının kullanımıyla derin öğrenme fırsatlarına hitap eden bir makine öğrenmesi alt kategorisi. Bu, modern bilgisayar bilimi alanındaki alanların en çok çalışılan ve aranan yerlerinden biri haline gelmesidir.


Başka bir deyişle, sinir ağlarının inşası ve oluşumuna özel bir yaklaşımı kapsayan bir terimdir. Yapay sinir ağları 1950'lerden bu yana geliştirilmiş ve geliştirilmiştir ve gittikçe daha fazla umut verici hale geliyor - diğerleri arasında özellikle sağlık, eğitim ve e-ticaret gibi kurumsal ve endüstri segmentlerinde çeşitli amaçlar için uygulanabilir.

Deep Learning, örneğin Google Translate (Google Translate) ve Cortana (Microsoft Custom Assistant) gibi araçların temel teknolojisidir. Kısacası, büyük miktarda hesaplama gücüyle, makineler artık nesneleri tanıyabilir ve sesi gerçek zamanlı olarak çevirebilir. Bu nedenle Derin Öğrenme, Yapay Zekayı gerçekten akıllı ve uygulanabilir kılar.


Derin Öğrenme pratikte nasıl çalışır?


Teknik olarak konuşursak, Deep Learning hesaplamalı bir modelin "eğitimini" yapar, böylece doğal dili deşifre edebilir. Model, büyük miktarlarda veri ile beslendiği için anlam ve terimlerle ilgilidir.


Genel olarak, makineler belgeleri okumak için zaten “öğretilir” ve içerikleriyle ilgili soruları cevaplayabilirler, ancak bilgi tabanları genellikle dosyaların boyutu ile sınırlıdır. Çevrimiçi algoritmaların sayısı artmaya devam ettikçe, Derin Öğrenme yaklaşımı sistemlerin daha fazla sayıda doğal dil kullanmasını sağlayarak size evrensel temaları daha derinlemesine anlamanızı sağlar.


Geleneksel olarak, algoritmaların kalitesi, verilerin belirli özelliklerde (sözde özellikler) temsiline büyük ölçüde bağlıdır. Bu yüzden, Özellik Mühendisliği ve ön işleme uzmanların çabalarının büyük bir bölümünü tüketir ve alana özgüdür - görüntü analizinde, örneğin, kolaylaştırmak için sınır algılama algoritmalarıyla (kenarlar) ön işleme sıkça kullanılır. nesnelerin tanımlanması.


Deep Learning tipinin algoritmaları  yenilikçi bir yaklaşıma sahiptir , çünkü bu önişlemenin çoğunu dağıtırlar ve hiyerarşik temsil katmanlarında otomatik olarak değişmez özellikler oluştururlar.


Derin öğrenmeye dayanan yöntemleri kullanarak, veri bilimcileri, mühendisler ve yazılım geliştiriciler farklı uygulamalarda (özellikle bilgisayar vizyonu, konuşma tanıma ve dil işleme) mükemmel sonuçlar elde etmişlerdir. Çoklu doğrusal olmayan veri işleme katmanları kullanarak, verileri hiyerarşik bir şekilde karmaşık ve soyut bir şekilde gösterebilirler.


Duyusal veriler (örneğin görüntülerin pikselleri) bir birinci katmana beslenir ve her birinin çıktısı bir sonraki katmanın girişi olur. Bu nedenle, bu "nöronların" birkaç grubunun istiflenmesi, Derin Öğrenme algoritmalarının temel fikridir.


Derin Öğrenme nasıl kullanıldı?


Halihazırda kullanılan Derin Öğrenme ana uygulamalarından bazıları şunlardır:

Güçlü e-ticaret siteleri (Amazon ve eBay) ile müşteri davranışını anlama. Sitede geçen süre boyunca tüketici verileri toplanmaktadır. Yerdeki deneyim ne kadar büyük olursa, satın almayı etkin kılma şansı da o kadar yüksek olur. Böylece, site, oluşturulan veriler yoluyla her erişim için optimize edilmiştir, böylece bu müşteri için deneyim daha ilgi çekicidir;yüz tanıma. 

Bu uygulama, belirli bir fotoğrafta etiketlenebilecek potansiyel kullanıcıların kimliğini belirlemek için Facebook gibi sosyal paylaşım sitelerinde zaten kullanılıyor. Ancak günümüzde güvenlik sistemleri için yaygın olarak kullanılmaktadır.2019 karnavalında, sistem Bahia Askeri Polisinin bu tür bir sistemle tanınan bir yasadışı adamı tutuklanmasına yardım etti ;teknik destek, çoğu durumda, istemciye uzaktan yardım hizmeti vermek için çalışanlar gerekmediğinden, teknik destek. Bazı örnekler Clara , Howdy ve GridSpace Sift ;hastalıkların sınıflandırılması. Örneğin, bugün tıbbi muayenelerdeki göz doktorlarına, örneğin görüntüleme yoluyla diyabetten etkilenen retinaları tanımlamada yardımcı olan teknolojiler vardır;lenf nodu görüntüleri yoluyla kanser hücrelerinin tanımlanmasına yardımcı olarak kanser teşhisinde hata azalması;özerk araba Bir Diferansiyel Sinir Bilgisayarı (DNC) kullanarak, haritalarla, çizgilerle ve duraklarla sunulduğunda, araç daha kısa bir rotaya gidebilir ve seyahat etmeyi kolaylaştırabilir.


Bunlar, Derin Öğrenmenin BT alanını nasıl terk ettiğini ve birçok farklı alanda (güvenlik, tıp, görüntü analizi, sosyal ağlar, e-ticaret, güvenlik, diğerleri) nasıl uygulanabileceğini gösteren örneklerden sadece birkaçı.


Derin Öğrenmenin diğer benzer kavramlardan farkı nedir?


Her ikisi de Yapay Zeka ile yakından bağlantılı olan Derin Öğrenme kavramıyla el ele giden ana terimlerden biri de Makine Öğrenmesidir . Bununla birlikte, eş anlamlı değillerdir ve onları nasıl ayırt edeceğinizi bilmek önemlidir.


Bu ince farklılıkları anlamak için, birinin diğerinden evrimleştiğini anlamak esastır. Her şey Yapay Zeka kavramıyla başladı - daha geniş, Derin Öğrenme ve Makine Öğreniminin dahil olduğu diğer birçok noktayı kapsamaktadır. Aynı zamanda, eğer AI bugün devrimciyse, çok şey Derin Öğrenme ve Makine Öğrenmesi tarafından oluşturulan gelişmelerden kaynaklanmaktadır.


Öncelikle Yapay Zekayı kavramsallaştırmamız gerekiyor. Bu, insanın akıl yürütme yeteneğini simüle eden çözümler bulmak için araştırmanın geliştirildiği bir bilgisayar bilimi dalı olan daha geniş bir terimdir.


Makine Öğrenmesi , AI kavramlarının algoritmalar yoluyla, makinelerin verileri düzenlemesini, kalıpları tanımlamasını ve girdi varyasyonları yoluyla yönetmesini sağlamak için kullanılmasıdır. Bu modellerde mutlaka bir ön programlama yapılmadan kullanılmaz. Temelde AI'ı gerçek yapan şey bu.


Bunun nedeni, sunulan girdilerden öğrenme olasılığının, insanın akıl yürütme sürecine çok benzemesidir. Gerçeği açıklayan modeller oluşturmak için kalıpları izlediğimiz bilimsel yöntemi düşünün. Bir sapma olduğu andan itibaren, kurulan yeni kalıpları bulmak için araştırmaya devam edilir. Bu tam olarak Makine Öğrenimi'nin algoritmalarıyla makineleri sağladığı şeydir.


Ve bu kavram içinde Derin Öğrenmeye  sahibiz. Daha derin bir seviyede, yüksek seviyeli algoritmalarla, makineler insan beyninin sinir ağına benzer şekilde hareket etmeye başlar. Yapay sinir ağları ilkesinin oluşturulmasıyla bu mümkündür.

Buradaki fikir, verilerin nöron ağında olduğu gibi birkaç doğrusal olmayan işlem katmanına iletilmesidir. Görüntüleri ve konuşmaları tanıyabilir, insan dilini işleyebilir ve sürece insan müdahalesi olmadan son derece karmaşık işler yapabilirler.

Böylece, kısaca, en geniş konseptten en kısıtlı olana kadar şu sıraya sahibiz:

Yapay Zeka;Makine Öğrenmesi;Derin Öğrenme


Deep Learning'i daha iyi tanımak, diğerleri arasında, gelişim profesyonelleri için neden önemlidir?


Son yıllarda, Derin Öğrenme, nesnelerin farkındalığı, makine çevirisi ve araştırmacılar için uzun zamandır zor olan tüm sesli araştırma konularının tanınması gibi çok çeşitli alanlarda atılımların oluşturulmasına yardımcı olmuştur.


Derin Öğrenmeyi anlamanın önemi, bu yaklaşımın son yıllarda yaşadığı devasa büyümeden geliyor. Genel olarak, makine öğrenmesi kavramı içerisinde aşağıdaki amaçlar için kullanılmaktadır:


çevrimiçi arama sonuçlarında kullanıcı deneyimini geliştirmek;gerçek zamanlı çevrimiçi reklam kampanyalarını (web siteleri ve mobil uygulamalar) optimize etmek;hisleri metinler aracılığıyla analiz etmek (her şeyden önce sosyal ağlar);bağlı müşterinin navigasyonunun analizi yoluyla e-ticaret tekliflerini geliştirmek;çeşitli ekipmanlardaki arızaları tahmin etmek;sanal mağazalardaki tüketici davranışını analiz ederek fiyatlandırmayı iyileştirmek;dolandırıcılık tespit etmek;ağ saldırılarını tespit etmek (toplu olarak yönetilenler dahil);kalıpları ve görüntüleri tanımak;e-postalardaki spam’leri filtreleyin.


Big Data  ile çalışan veya birlikte çalışmak isteyen  tüm  BT uzmanları  , Derin Öğrenme kavramına ve uygulamalarına aşina olmalıdır; çünkü bu, hesaplama gücündeki gelişmeleri ve özel tür sinir ağı türlerini birleştirerek makinelerin karmaşık kalıpları "öğrenmesini" sağlayan bu yaklaşımdır. üstel miktarda veri.


Derin Öğrenme bir şirketin BT süreçlerini nasıl optimize edebilir?


Derin Öğrenme, işletmenizin BT endüstrisindeki yeniliklerden yararlanmak için temel bir müttefik olabilir. Bunun nedeni, veri anlayışını çözme yeteneğinden dolayı, sisteme ulaşan ve mevcut çözümlerin anlaşılmasını kolaylaştıran ve bunları çözmek için olası darboğazları bulmak için sisteme ulaşan büyük miktarda bilgiyi analiz etmenin mümkün olmasıdır.


Bu konseptle, bilişim sektöründe rutin ve mekanik olan aktivitelerin otomatikleştirilmesi de mümkündür, böylece sürece insan müdahalesine gerek kalmadan gerçekleştirilebilirler. Bu,  işlemlerde verimlilik, çeviklik ve hassasiyette elde edilir. Bu görevlerden sorumlu olacak profesyoneller, kalkınmadaki yaratıcılığın derecesini artıracak ve ayrıca geliştirme, yaratma ve test süreçlerinin analitik bölümlerini iyileştirecek daha analitik konulara yönelik çabalarını gösterebilirler .

Ayrıca BT endüstrisi içinde karar vermede yardımcı olur. Deep Learning'in öngördüğü içgörülerle veri odaklı yönetim sayesinde , göstergeler ve raporlar daha doğrudur, iç ve dış operasyonları optimize etmenize, şirketin diğer alanlarına (örneğin, satış).


Tüm önceki noktaların sonucu, BT altyapısının optimizasyonu ile birlikte, daha analitik bir şekilde yapılan işlemlerdir (çünkü teknik faaliyetler algoritmalar tarafından otomatik olarak gerçekleştirilmek üzere yönlendirilmektedir). Bununla, bireysel olarak veya bir bütün olarak ekip olarak uzmanların daha fazla üretkenliği var. Daha iyi sonuçlarla, BT yöneticisi, müşterileri, girişimcileri ve şirketin yöneticileriyle görüşerek şartlar ve koşulları pazarlamak için daha büyük bir temele sahip olabilir ve bu da bir bütün olarak sektöre yardımcı olur.


Tüm büyük yazılım şirketleri, derin öğrenme yetenekleri geliştirmek ve bunları birçok ürününe dahil etmek için büyük yatırım yapmaktadır. Facebook, yapay zeka uygulamalarını daha iyi uygulamak amacıyla yeni bir sunucunun tasarımlarını ücretsiz olarak başlatıyor; IBM, diğer pek çok örnekle birlikte makine öğrenme kodunu SystemML'yi açtı.

Bu, Derin öğrenmenin işinizde uygulamak ve BT endüstrisinin iç süreçlerini optimize etmek için önemli bir araç olduğunun kanıtıdır. Bu yüzden yatırım yaptığınızdan emin olun.

Randoms