Tercih Döneminde Endüstri Mühendisliği Düşünenler İçin Aydınlatıcı Bir Rehber

kendisi hakkında bilgi kirliliği çok yüksek boyutlara ulaşmış. o yüzden okuyan eden birisi olarak yazayım dedim. tercih edecek/etmeyecek arkadaşlara da yardımı dokunur umarım.

öncelikle şunu söyleyeyim. bu bölüm 90'ların sonunda türkiye'de anlaşılamayan bir sebepten ötürü popülerleşmeye başladı. öss/öys'de yüksek puan yapan öğrencilerin girmesiyle zeki ve böyle olduğunu göstermeyi seven, ve de dolayısıyla diğer bölüm öğrencilerini kızdıran bir öğrenci profiline sahip oldu. bundan sonrası ise komedi. endüstri mühendisliğinin em'sinden anlamayan, bilgi sahibi olmadan fikir sahibi olan insanların komik kaçan söylemleriyle eleştiriliyor. öğrenci profiline kızan adam bölümün mühendislik olmadığını söylüyor, bir tek türkiye'de olduğunu, amerika'da bulunmadığını söylüyor. hatta sözlük yazarlarından, entrylerini hatırlayamasam da, em öğrencilerinin yazdığı ufak programlar yüzünden bölüme sallayan adamlar bulunmaktaydı. neyse bunları geçelim ve bilgi kirliliği yaratan eleştirileri yanıtlayalım.

em mühendislik değil ki. iktisat/işletme'nin matematiklisi

şimdi size iki adet mühendislik tanımı yapayım:

1. mühendis dediğin üretime girer. gömleğine makina yağı bulaşır birader.

2. mühendislik, üretim/ulaşım/servis sektörü gibi endüstrinin çeşitli alanlarında insanlar/şirketlerin karşılaştığı problemleri matematiksel yöntemlerle ele alır, modeller ve çözüm önerisi üretir.

eğer mühendislik tanımınız 1 işe, evet em'lerin çoğu zaman mühendislik yapmadığını söyleyebiliriz. eğer mühendislik tanımınız 2'deki gibiyse em en sağlam mühendislik alanlarından biridir.

em sadece türkiye'de var. amerika'da esamesi okunmuyor

em ve yoğunlukla ele aldığı mühendislik araçlarından operations research, management science, statistics, systems engineering gibi alanlarda amerika'da zibille bölüm mevcuttur. türkiye'de hatırı sayılır bir em bölümünden çıkıp iyi bir ortalama ve referansla bu okullara kapağı atabilirsiniz.

amerika'daki sağlam mühendislik okullarından bir kaç örnek:

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.ümich.edu/

university of pittsburgh, industrial engineering: http://www.engineering.pitt.edu/industrial/

napıyo şimdi bu endüstri mühendisleri?

bilgi sahibi olmadan fikir sahibi olmanın acı örneklerini bu sorunun aşağılayıcı bir tavır içinde sorulduğunda görebilirsiniz. çevremde doktora yapan arkadaşlarım, hocalarım ve kendimin çalıştığı bazı projelerden örnekler vereyim:

1. us airways'in bilet fiyatlandırma ve overbooking diye tabir edilen normalden fazla bilet satma stratejilerinin belirlenmesi.

2. intel'in 1000'lerle sayılan işlemci ürün kataloğundaki ürün taleplerinin tahminin yapılıp, oldukça karışık üretim haritasının başındaki değeri milyon dolarla ölçülecek "wafer" denen malzemelerin her gün kaç tane üretime girmesi gerektiğini belirleyen modelleri oluşturmak.

3. haitili depremzedeler için yemek dağıtımı planlanması.

4. amerika'da bir amusement park'ın simülasyonu, ve park içinde bulunan insanların daha çok zaman geçirmesini sağlayacak stratejiler oluşturulması.

5. mayo clinic'te ameliyatların ve ameliyat odalarının çizelgelenmesi.

6. çeşitli kanser hastaları için hastanın yaşam kalitesini arttıracak tedavi süreçleri planlanması.

daha farklı şeyler görmek isteyenler yukarıda verdiğim bölüm linklerinden gidip yapılan araştırmalara göz atabilirler.

em'ler her şeyi biraz biliyor ama hiçbir şeyi tam olarak bilmiyor.

şunu açıkça söylemekte fayda var. türkiye'de esamesi okunmayan bir üniversiteden mezun olursanız, hangi bölümü okursanız okuyun hiç bir şey bilmemeniz için bir engel yok. ama yukarıda verdiğim 6 örnek'teki research alt yapısını oluşturacak yöneylem araştırması, istatistik ve olasılık gibi bilim dallarını kombine olarak bilen ve onu uygulamaya geçiren em bölümünden başka birisi olamaz. eğer us airways'in bilet fiyatlandırma stratejilerini belirleyebilecek olan adam, intel'in üretim planlamasında çalışabilecek olan adam işletmeci/makina/bilgisayar/elektronik mühendisi olabilseydi zaten em denen bölüme ne gerek vardı?

"her şeyi biraz biraz bilme" konusuna geleyim. yukarıda örnek verdiğim 6 farklı uygulama alanına bakarsanız üretim'den servis'e, sağlık'tan eğlence'ye kadar birbirinden farklı alan görürsünüz. bu alanlarda çalışacak ve ileride çalışma olasılığı olan adam'ın nasıl olmasını bekliyorsunuz ki? az biraz iktisat eğitimi alacak, biraz kod yazacak, biraz da üretim işlerini bilecek ki, iş başa düştüğünde 0'dan bir setup yapmak zorunda kalmayacak. ileride yönetici olursa çevresindeki çalışma arkadaşlarının ne dediğini anlayacak. iletişimini kuvvetlendirecek. ha bu demek değildir ki bu adam bu farklı alanlardaki hepsini birden başlı başına yapsın. ben misal tezimdeki çalışmalarım için pek çok ufak program yazmaktayım. amiyane tabirle "biraz kodlama biliyorum". yazdığım kodu gören bilgisayar mühendisleri büyük ihtimal dalga geçerler, ama işimi görüyor.

em bölümü teknik değil.

bu teknik tanımı nedir ne değildir bilmiyorum ama zannediyorum burada bahsedilen hardcore matematik kullanımı. bu konuda bir doktora öğrencisi olarak ağzımı açıp gözümü yumabilirim. onun yerine bölümde alınan matematik eğitimin nerede nasıl kullanıldığı konusunda ufak açıklamalarda bulunayım:

calculus: her mühendisin ihtiyacı bu terane, en basit non-linear optimizasyon'dan tutun da kuyruk teorisindeki problemlere, envanter yönetimindeki modellere kadar pek çok alanda ise yarıyor. temelini sağlam kavramakta fayda var.

lineer cebir: adam akilli bilmeden lineer/inteğer/mixed inteğer optimizasyon'un o'sunu yapamazsınız.

olasılık: stokastik process'lerin ve stochastic operations research'un temel direği. anlaması güç, uyulaması tuhaf bir olgudur.

dif: em'lerin çok yoğun kullanmadığını düşünüyorum. stokastık process'lerde transient analysis denen bazı konularda kullanılmakta.

istatistik: başta simülasyon olmak üzere bir em olarak uyguladığınız yöntemlerin ne denli iyi çalışıp/çalışmadığını bilimsel olarak test eder. kalite yönetiminin temelindedir.

saygılar.