1) Veri Mimarisi: ÜYD için çok kaynaklı omurga

Tablolar:

• Satış–fiyat: SKU, bölge/kanal, adet, ciro, net fiyat, indirim türü, promosyon günleri.

• Pazarlama/iletişim: medya harcaması (TV/dijital/OOH), adstock parametreleri için ham gösterimler.

• Ürün–özellik: sürüm, paket/gramaj, teknik özellik, kalite skorları, enerji verimliliği; yaşam evresi etiketi (başlangıçta boş).

• Tedarik–üretim: kurulum süreleri, çevrim süreleri, kapasite, fire, tedarik terminleri, navlun.

• Maliyet: BOM, birim değişken maliyet, sabit GÜG, garanti/servis.

• Rakip: fiyat endeksi, lansman tarihleri, mağaza/dağıtım kapsaması.

• ESG: ambalaj geri dönüşüm oranı, CO₂e/ürün, iade–refurbish oranı.

Jamovi adımı: Data → Open ile içe alın; Merge/Join ile SKU–kanal–tarih anahtarında birleştirin; Compute ile reelleştirme (TÜFE/kur), hareketli ortalama (trend), sezon kuklaları, kampanya kuklası, adstock türevi sütunlar; tüm dönüşümleri Not sütununda belgeleyin (audit trail).

2) Ürün Yaşam Evrelerinin (PLC) ölçülebilir tanımı

Tanısal metrik seti:

• Büyüme eğimi (adet/ciro trendi),

• Fiyat elastikiyeti (erken evrede düşük, olgunlukta yükselir),

• Promosyon elastikiyeti (olgunlukta artar),

• İade/garanti oranı (erken evrede yüksek, zamanla düşer),

• Dağıtım/raf genişliği (büyümede artar, olgunlukta plato),

• Rakip girişi/ürün sayısı (olgunluk/düşüşte artar).

Jamovi uygulaması: OLS ile adet = f(fiyat, promosyon, sezon, rakip endeksi); evre bazında esnekliklerin kıyaslandığı interaksiyon modelleri (ör. fiyat × evre kuklası). Evre atamaları için kural tabanlı bir skor (0–100) hesaplayın.

3) “Hafif Bass” yaklaşımı: Difüzyonu proxy değişkenlerle okumak

Klasik Bass modelinde p (yenilikçi) ve q (taklitçi) parametreleri vardır. Jamovi’de R eklentisi olmadan yakınsama yaklaşımı:

• Erken benimseyen proxy: online arama hacmi/deneme kodu kullanımı,

• Ağızdan ağıza proxy: sosyal etkileşim/yorumlar,

• Dağıtım kapsaması: mağaza/kanal yayılımı.
  Model: satış = a + b·erken_benimseyen + c·ağızdan_ağıza + d·dağıtım + kontroller. Zamanla b ve c’nin göreli ağırlıkları değişir: b→c kayışı difüzyonun işaretidir.

4) Lansman Stratejisi: “İlk 90 gün” planı

Lansman başarısı sonraki iki yılın kaderini belirler.

• Hedefler: Deneme oranı, tekrar alış oranı (90 gün), dağıtım kapsaması, ilk fiyat/indirim çerçevesi.

• Jamovi deney dili: Bölge/mağaza kümelerinde A/B: mesaj, paket, fiyat basamağı. t-test/ANOVA ile farkları, güçile minimum tespit edilebilir etkiyi raporlayın.

• Kohort panosu: “ilk alış ayı” kohortlarında 1–3–6. ay tekrar alış ve katkı kârı.

5) Büyüme Evresi: Kapasite–talep eşlemesi ve S&OP

Talep trend + promosyon + sezonla büyürken üretim ve tedarik darboğaz yaratabilir.

• Jamovi: Talep = f(fiyat, promo, sezon) tahmini → S&OP için kapasite kısıtlarıyla karşılaştır; what-if: “kurulum −10dk, fazladan vardiya +1” → stok-outs riski azalıyor mu?

• KPI: Fill rate, OTIF, stok günleri, kurulum süresi, kampanya elastikiyeti.

6) Olgunluk Evresi: Promosyon mimarisi ve marj disiplini

Olgunlukta fiyat esnekliği↑, promosyon elastikiyeti↑.

• Jamovi OLS: adet = f(net fiyat, promosyon yoğunluğu, mevsim, rakip fiyatı). Farklı promosyon türleri (indirim, demet, kupon) için kuklalar; ROAS–marj kıyasları.

• Karar kartı: “%10 indirim yerine 2’li demet: hacim +%x, marj +₺y, iade −%z.”

7) Düşüş Evresi: Hasat, ikame ve “son mil” stratejisi

Düşüşte amaç marjı koruyarak nakdi maksimize etmek ve portföyü sadeleştirmektir.

• Jamovi: Stok–talep farkı ve stale stok ısı haritası; logit ile iade ve arıza olasılıkları = f(yaş, parti).

• Politika: Hasat (fiyat↑, promosyon↓), ikameye yönlendirme (çapraz promosyon), refurbish akışı.

8) Ürün merdiveni ve kanibalizasyon

Yeni SKU, eskiyi ne kadar “yer”?

• DiD: (Yeni SKU mevcut × sonrası) etkisi; eski SKU düşüşü / yeni SKU artışı = kanibalizasyon oranı.

• Jamovi çıktı: “K1 serisinde kanibalizasyon %28; net portföy artışı %11 → fiyat aralığı genişletilsin.”

9) Paket/gramaj (shrinkflation) ve algı yönetimi

Enflasyon dönemlerinde gramaj/paket optimizasyonu kritik.

• Jamovi: unit_price_per_gram ve pack_size serileri; logit: marka değiştirme = f(gramaj düşüşü, rakip fiyatı, sadakat.

• Sonuç: “%8 gramaj düşüşü eşiği aşınca churn +%p → iletişim–değer paketi şart.”

10) Talep tahmini: ÜYD duyarlı melez model

PLC evresine göre parametreleri değişen bir model kurun:

Talept=αevre+βevre⋅Fiyatt+γevre⋅Promot+δSezon+ζRakipTalept​=αevre​+βevre​⋅Fiyatt​+γevre​⋅Promot​+δSezon+ζRakip

• Jamovi: evre kuklalarıyla etkileşim; son 3–6 ay test setiyle MAPE/WAPE.

• Güvenlik stoğu: büyümede σ↑, olgunlukta σ↓; ROP dinamik güncelleme.

11) Stok politikaları: ABC–XYZ ve ürün evresi birlikte

• ABC (katkı) × XYZ (talep değişkenliği) × PLC (evre) → 3D politika matrisi.

• Jamovi: Matris hücreleri için farklı hizmet seviyesi hedefleri, sipariş frekansı, depo lokasyon (merkez/ileri depo).

• Örnek: A/X/Büyüme için yüksek hizmet seviyesi; C/Z/Düşüş için “siparişe göre üretim”.

12) Servis ve aksesuar geliri: LTV’nin görünmeyen bacağı

Olgunlukta çekirdek ürün marjı düşerken servis/aksesuar marjı artar.

• Jamovi logiti: aksesuar satın alma (0/1) = f(ürün, fiyat, kampanya, NPS, teslim süresi).

• CLV genişletmesi: çekirdek CLV + aksesuar/servis CLV; bütçe tahsisi ve paketleme stratejisi.

13) Garanti, iade ve kalite maliyeti (COPQ)

Erken evrede iade/garanti yüksektir.

• Jamovi: garanti maliyeti/ürün = f(parti, tedarikçi, ısı/nem, kullanım süresi); logit ile arıza olasılığı.

• Aksiyon: tasarım/tedarik iyileştirmeleri; DiD: yeni tedarikçi/kalıp sonrası COPQ düşüşü.

14) ESG ve ambalaj döngüsü: geri dönüşüm–refurbish–yeşil etiket

• Jamovi Compute: carbon_cost = CO₂e × karbon fiyatı; geri dönüşüm oranı bağımsız değişkeniyle satış/tercihregresyonu.

• DiD: “geri dönüştürülebilir ambalaj” etiketi sonrası talep ve iade etkisi.

• Politika: Olgunlukta “yeşil yenileme” ile ürün yaşamı uzatılabilir.

15) Fiyat–promosyon–kanal elastikiyetleri: evreye göre farklılaşma

• Jamovi etkileşim modeli: adet = f(fiyat × evre, promosyon × evre, kanal × evre);

• Çıktı: “Büyümede fiyat elastikiyeti −0,6; olgunlukta −1,3. E-ticaret promosyon elastikiyeti +0,9.”

16) Üretim planlama: kurulum ve kampanya boyu optimizasyonu

Sık kampanya = kurulum kaybı; uzun kampanya = stok ve esneklik kaybı.

• Jamovi ANOVA/OLS: CT/hurda = f(kampanya boyu, ürün ailesi, SMED uygulanmış mı).

• Ekonomi: toplam maliyet = kurulum + stok taşıma + olası satış kaybı → ekonomik kampanya boyu.

17) Bölgesel yayılım ve raf stratejisi (Place)

• OLS: pazar payı = f(bulunurluk, raf genişliği, ikincil sergileme, teslim süresi).

• DiD: yeni dağıtım anlaşması sonrası pay etkisi.

• Karar: “Raf genişliği +1m → pay +0,3pp; büyümede önceliklendir.”

18) Rakip tepkileri ve oyun teorisi sezgisi

• Eşanlı yaklaşım: bizim fiyat = f(rakip fiyatı, maliyet) ve rakip fiyatı = f(bizim fiyat gecikmeli).

• Jamovi sıralı OLS ile tepki elastikiyeti; fiyat savaşı riskiyse farklılaşma–paket–servis artışı.

19) Risk–senaryo paketi: kur, maliyet, talep ve navlun

• What-if: kur +%10, maliyet +%8, talep −%5, navlun +%20;

• Jamovi: baz vs şokta adet, marj, stok günleri, OTIF, nakit döngüsü;

• Karar kartı: “Hangi evrede hangi kaldıraç? (fiyat, promosyon, kampanya boyu, kapasite, stok seviyesi).”

20) Yönetim panosu: “evreye duyarlı” tek sayfa

Kutular: evre skoru, talep MAPE, fiyat/promosyon elastikiyetleri, kanibalizasyon oranı, stok günleri/ROP, kurulum–CT, COPQ, karbon/ürün, CLV (çekirdek+aksesuar), ROAS ve kanal karması, risk endeksi.
Rapor dili: “Olgunlukta promosyon yerine demet+servis; düşüşte hasat+ikame; büyümede dağıtım+deneme.”

21) Sınırlılıklar ve sağlamlık

• Ölçüm: net fiyat standardı, promosyon türlerinin doğru kodlanması, stok tarih damgaları.

• Seçilim: yeni SKU’yu zaten yüksek potansiyelli mağazalara vermek (DiD yanlılığı).

• Eşanlılık: fiyat–talep birlikte belirlenir (endojenlik).
  Jamovi protokolü: HC/White sağlam hatalar, VIF çoklu bağlantı, alt örneklem (kanal/bölge), placeboürün/mağaza, farklı gecikmeler; belirsizlik (güven aralığı) raporlaması.

Ürün yaşam döngüsü, pazarlama–operasyon–finans üçgeninde aynı hikâyeyi üç farklı dilden anlatır. Büyümede deneme ve dağıtım, olgunlukta marj disiplini ve promosyon mimarisi, düşüşte nakit ve sadeleşme esastır. Bu evrelerin nesnel, tekrarlanabilir ölçümü yoksa, strateji sezgiye ve anekdota kalır. Jamovi, ÜYD’yi kanıta dayalı bir yönetişime çevirir:

• Görünürlük: Evre skoru, esneklikler, kanibalizasyon, stok politikası, COPQ ve karbon aynı panoda.

• Nedensellik: Lansman A/B, dağıtım DiD, promosyon türleri ve fiyat merdiveninin etkisi, hasat–ikame kararlarının marj çıktısı.

• Denge: Kapasite–kampanya–stok üçgeninde ekonomik kampanya boyu; ABC–XYZ–PLC 3D stok matrisi.

• Dayanıklılık: Kur–maliyet–talep–navlun şoklarını evreye duyarlı senaryolarla önceden görmek; hangi kaldıraç nerede daha etkili? sorusunu karar kartına çevirmek.

• Sürdürülebilirlik: Ambalaj–geri dönüşüm–karbon bileşenlerinin talep ve marj üzerindeki etkisini olgunluk ve düşüşte görünür kılarak portföyü “yeşil” ve kârlı tutmak.

Uygulama yol haritası:

1. Veri boru hattı: satış–fiyat–promosyon–dağıtım–maliyet–rakip–ESG birleştir; Compute adımlarını notla.

2. Evre skoru: trend, esneklikler, iade/garanti ve dağıtım metriklerinden kural tabanlı skor.

3. Melez tahmin: evre etkileşimli talep modeli; MAPE/WAPE takibi; ROP–SS dinamikleri.

4. Portföy: kanibalizasyon DiD, ürün merdiveni–fiyat aralığı, shrinkflation sınırları.

5. Operasyon: S&OP senaryoları, ekonomik kampanya boyu, SMED ve stok politikası uyumu.

6. Kârlılık: promosyon türleri ROAS vs marj, servis/aksesuar CLV genişletmesi.

7. ESG: ambalaj/CO₂e etkileri; “yeşil etiket” olay penceresi.

8. Pano: evreye duyarlı KPI’lar ve “hangi kaldıraç?” karar kartları.

Son söz: Ürün, yalnız tasarlanıp satılmaz; yaşamı boyunca ölçülür, öğrenilir, yeniden tasarlanır ve yönetilir. Jamovi; veriyi hikâyeye, hikâyeyi karara, kararı ölçülebilir etkiye dönüştürür. Böylece lansmandan hasada kadar her evrede, doğru kaldıraçlar doğru sırayla çekilir: büyümede dağıtım ve deneme, olgunlukta marj disiplini ve demetleme, düşüşte hasat ve ikame. Sonuç; daha kârlı, daha dayanıklı, daha sürdürülebilir bir portföydür.

Veri, modern dünyanın en değerli varlıklarından biri haline gelmiştir ve iş dünyasında, araştırmada ve karar verme süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Biz, veri analizi konusundaki tutkulu bir topluluk olarak, veri biliminin ve analizinin gücünü vurguluyoruz. Web sitemiz, işletmelerden akademisyenlere ve veri meraklılarına kadar herkesin veri analizi becerilerini geliştirmesine yardımcı olmayı amaçlayan bir kaynaktır. Misyonumuz, veri analizi sürecini anlaşılır ve erişilebilir hale getirmek, verilerin içinde gizlenen değeri açığa çıkarmak ve daha bilinçli kararlar almalarını desteklemektir.

Web sitemiz, geniş bir veri analizi yelpazesi sunmaktadır. Hangi sektörde olursanız olun veya hangi veri analizi aracını kullanıyorsanız kullanın, ihtiyaçlarınıza uygun hizmetler sunuyoruz. SPSS, R, Python, Excel veya diğer analiz araçlarını kullanarak veri madenciliği, hipotez testleri, regresyon analizi, zaman serisi tahmini, segmentasyon ve daha fazlasını içeren çeşitli analiz türlerini kapsarız. Ayrıca, öğrenmeyi kolaylaştırmak için zengin kaynaklar, öğreticiler ve interaktif araçlar sunuyoruz.

The post Jamovi ile Ürün Yaşam Döngüsü ve Planlama Analizi first appeared on Veri Analizi Yaptırma Merkezi & Danışmanlık.

1) Veri Mimarisi ve Dönüşümler: Verimliliğin Temel Seti

Tablolar: orders (sipariş, SKU, adet), routing (operasyon sırası, standart süre), actuals (fiili süre, duruş nedenleri, hız), quality (hurda, yeniden işleme), maintenance (arıza, bakım), energy (kWh, kVA), costs (işçilik/enerji/esi), logistics (iç taşıma, bekleme), environment (sıcaklık, nem).
Jamovi adımları:

• Data → Open ile içe aktar; Merge/Join ile SKU–operasyon–tarih anahtarı;

• Compute ile birim dönüşümleri (dk→saat), reelleştirme (enerji/ücret endeksi), vardiya–gün–hafta kırılımı;

• Etiket sözlüğü: duruş kodları (planlı/arıza/kurulum/SMED), kalite kodları, tedarik–lojistik kodları;

• Her dönüşümü Not sütununda belgeleyin (audit trail).

2) OEE’nin Ayrıştırılması: Kayıp Haritası

OEE = Kullanılabilirlik × Performans × Kalite.

• Kullanılabilirlik = Çalışma Zamanı / Planlı Zaman;

• Performans = Fiili Hız / Teorik Hız (veya Standart Çıktı/Faaliyet Süresi);

• Kalite = İyi Parça / Toplam Parça.
  Jamovi: Vardiya bazlı OEE hesapla; waterfall grafiğiyle kayıp kaynaklarını (planlı duruş, kurulum, arıza, hız kaybı, küçük duruş, hurda) ayrıştır; pareto ile “en büyük düşmanı önce vur” sıralaması.

3) Çevrim Süresi (CT) Analizi: Varyansın Avı

actuals içinden CT, setup, micro-stop, transport bileşenlerini çıkar.

• Keşif: Descriptives ve kutu–violin grafikleri;

• Stabilite: Kontrol grafikleri (3σ) ile vardiya ve istasyon bazında değişkenlik;

• Kök neden: ANOVA/Regression ile CT = f(operatör kıdemi, kalıp, sıcaklık, parti boyu).
  Aksiyon: Eğitim/standart iş talimatı, kalıp bakımı, iç lojistik rotası.

4) SMED ve Kurulum Süresinin İndirgenmesi

Kurulum (set-up) süresi, hız ve kapasitenin sessiz katilidir.

• Ön/sonrası ayrımı: İç–dış kurulum adımlarını haritalayın;

• Jamovi ölçümü: Kurulum süresinin medyanı ve dağılımı; SMED sonrası DiD: (iyileştirilen hat × sonrası) katsayısı;

• Karar kartı: Kurulum −x dk → kapasite +y%, OEE +p puan, EBIT etkisi.

5) Bant Dengeleme ve Hat Yükleri

İstasyon başına yükleme = talep × standart süre; kapasite = vardiya × saat × verim.

• Jamovi: Compute ile yükleme/kapasite oranını çıkar; ısı haritası ile denge;

• Senaryo: Operatör rotasyonu, iş paylaşımı, küçük ekipman yatırımı;

• Yorum: Darboğaz (bottleneck) kırmızıysa, diğer iyileştirmeler sınırlı sonuç verir.

6) Kısıt Yönetimi (TOC) ve Throughput

Throughput = Satış − doğrudan malzeme; darboğaz dakikası “kutsaldır”.

• Jamovi: Darboğaz istasyonunda OEE +1 puanın aylık Throughput ve EBIT etkisini what-if ile hesaplayın;

• Sıralama: İyileştirme projelerini TL etkisine göre önceliklendirin.

7) Kalite Maliyeti (COPQ) ve Hurda Lojistiği

COPQ = iç hata (hurda/yeniden işleme) + dış hata (garanti/iade) + değerlendirme + önleme.

• Jamovi: Hurda olasılığı için logit: f(operatör, tedarikçi parti, kalıp, sıcaklık, hat yükü); marjinal etkiler;

• Aksiyon: Tedarikçi kalite planı, kalıp revizyonu, ISQ kontrol sıklığı; COPQ TL etkisiyle ROI.

8) Proses Yeterliliği (Cp/Cpk) ve Tolerans Yönetimi

Ölçüm verilerini içe alın; spesifikasyon sınırlarını tanımlayın.

• Jamovi: Histogram + norm eğrisi; Cp/Cpk hesapla;

• Karar: Düşük Cpk’daki istasyon–kalıp kombinasyonlarına hedefli bakım/ayar; maliyet–fayda ile tolerans daraltma yatırımının geri ödemesi.

9) Deney Tasarımı (DOE) ile Hızlı Öğrenme

Tüm faktörleri aynı anda değiştirmek yerine, planlı denemeler.

• Faktörler: Sıcaklık, hız, basınç, nem, malzeme lotu;

• Jamovi/R eklentisi: 2ᵏ tasarım, ana etkiler ve etkileşimler; yanıt: CT, hurda, enerji;

• Sonuç: Hassas faktör–seviye seti; ayar kartı üretin.

10) Bakım Stratejisi: Düzeltici → Önleyici → Öngörücü

Arızalar verimliliği ve kaliteyi çarpar.

• Jamovi: Arıza sayısı Poisson/NegBin veya arıza olasılığı logit: f(çalışma saati, titreşim, sıcaklık, yağ partikül);

• Eşikler: Titreşim × sıcaklık yüksekse risk↑;

• Plan: Önleyici bakım periyodu, yedek parça stoğu; DiD ile PdM sonrası OEE farkı.

11) Enerji Verimliliği: KWh–Ürün–Koşul

Enerji maliyeti birim başına TL’yi belirler.

• Jamovi regresyonu: kWh/ürün = a + b×çevrim süresi + c×sıcaklık + d×yük faktörü + etkileşim (fırın tipi × hedef sıcaklık);

• Sonuç: Parametrelerin TL karşılığı; yatırım kartı: izolasyon, VSD, atık ısı geri kazanımı.

12) İç Lojistik, Bekleme ve WIP

İç taşıma ve malzeme besleme gecikmesi CT varyansını büyütür.

• Jamovi: ‘kanban gecikmesi’, ‘besleme frekansı’, ‘mesafe’ değişkenleri; OLS ile CT = f(loji);

• Aksiyon: Rota, tren seti, süpürme sıklığı; öncesi–sonrası WIP seviyesi.

13) İş Gücü Planlama ve Öğrenme Eğrisi

Operatör öğrenmesi CT’yi düşürür, hatalı parça olasılığını azaltır.

• Jamovi: learning_index (kümülatif parça) → CT = a − b×log(kümülatif);

• Plan: Vardiya rotasyonu ve çok becerililik (multi-skill) matrisinin üretim etkisi; senaryo ile vardiya dengesi.

14) Ürün Karması, Kampanya Boyu ve SMED Etkileşimi

Çok sık değişen kampanyalar kurulum kaybını artırır.

• Jamovi ANOVA/Regression: Hurda/CT = f(kampanya boyu, ürün ailesi, SMED uygulanmış mı);

• Optimizasyon sezgisi: “Ekonomik kampanya boyu” (kurulum + stok + fire toplam maliyeti minimum).

15) 8 İsrafın Ölçülmesi (Taşıma, Stok, Hareket, Bekleme, Aşırı Üretim, Aşırı İşleme, Kusur, Kullanılmayan Yetenek)

• Jamovi metrik seti: Değer katan süre/pay, bekleme oranı, stok gün, hareket/mesafe indeksleri;

• Öncesi–sonrası (Kaizen): DiD ile israf düşüşünün OEE/EBIT etkisi;

• Görsel: “İsraf radarı” grafiği (0–100).

16) Tedarikçi Performansı ve Girdi Kalitesi

Tedarikçi gecikmesi/kusuru verimliliği vurur.

• Jamovi: Hurda/logit = f(tedarikçi kusur, gecikme, parti büyüklüğü); ROC/AUC ile yüksek riskli tedarikçi belirleme;

• Aksiyon: Giriş kalite planı, ikincil kaynak, VMI denemesi.

17) Talep–Kapasite Eşleştirmesi ve Heijunka (Düzleştirme)

Talep dalgalanması set-up ve WIP’i şişirir.

• Jamovi: Talep varyansı ve üretim programı varyansını kıyasla; heijunka sonrası CT/kurulum/hurda farkı;

• Senaryo: Düzleştirme ile fazla mesai ve stok dengesinin TL etkisi.

18) Senaryo–Stres Testleri: “Ne Olursa?”

• Kur +%10, enerji +%15, talep –%5, arıza süresi +%20;

• Jamovi: Baz vs. şok OEE, CT, kWh/ürün, COPQ ve EBIT;

• Karar kartı: 3 ayda uygulanabilir ilk 5 iyileştirme (etki, maliyet, süre, sahip).

19) Yönetim Panosu ve Paydaş İletişimi

Standart pano: OEE sufalları, CT kontrol grafikleri, COPQ, enerji regresyonu, bottleneck kartı, SMED etkisi, öğrenme eğrisi, tedarikçi risk matrisi, heijunka etkisi, senaryo sonuçları.

• Jamovi görselleri tek sayfada; her kutuda etki büyüklüğü + güven aralığı (uygunsa);

• Rapor dili: “Darboğaz OEE +2pp → EBIT +₺x/ay (g.a. [a;b])”.

20) Sınırlılıklar ve Sağlamlık

• Ölçüm: Sayaç kalibrasyonu, veri boşlukları;

• Seçilim: Kaizen’i zaten sorunlu hatta uygulama;

• Eşanlılık: Talep ve kalite birlikte değişiyor olabilir.
  Jamovi protokolü: HC/White sağlam hatalar, VIF, alt örneklem (vardiya/operatör), placebo hatlar, alternatif gecikmeler, farklı spesifikasyonlar (log/lineer). Bulguları “kanıt gücü” ile birlikte sunun.

Verimlilik, bir kültür ve sistem işidir. Veriyi görünür kılmadan kültür, nedenselliği kurmadan sistem olmaz. Bu yazının çerçevesi, jamovi üzerinde ölç–anla–iyileştir–doğrula döngüsünü kurar:

1. Ölç: OEE, CT, kurulum, hurda, enerji, WIP ve tedarikçi verilerini tek dosyada birleştirin. Duruş ve kalite kodlarını standartlaştırın. Her Compute adımını notlayın.

2. Anla: CT varyansı ve kontrol grafikleriyle “nerede oynuyoruz?”; regresyon/logit/DOE ile “neden oynuyoruz?” sorusuna yanıt verin. Darboğazı bulup kaybın TL karşılığını çıkarın.

3. İyileştir: SMED, heijunka, bakım/PdM, eser miktar yatırımlar (no/low-cost), tedarikçi kalite programları ve iç lojistik optimizasyonunu bir paket olarak uygulayın.

4. Doğrula: DiD/öncesi–sonrası analizi, Cp/Cpk ve COPQ üzerindeki etkiler, enerji regresyonda kWh/ürün düşüşü, OEE sufallarında gerileme. Sağlamlık ve belirsizlik ile dürüst rapor.

Somut kazanımlar:

• Kapasite artışı: Aynı varlıkla %x üretim artışı (OEE +p puan, CT −q%).

• Kalite iyileşmesi: Hurda −y%, COPQ’da ₺Z/ay iyileşme.

• Enerji verimliliği: kWh/ürün −r%, karbon maliyetinde düşüş.

• Çeviklik: Kampanya/kurulum sürelerinde azalma, teslim güvenilirliğinde artış.

• Sürdürülebilir EBIT: Darboğaz odağıyla her 1 pp OEE’nin TL karşılığını görünür kılma.

Uygulama yol haritası:

1. Veri boru hattı ve kod sözlüğü; 4 hafta.

2. Keşif–stabilite: OEE, CT, kontrol grafikleri; 2 hafta.

3. Kök neden: Regresyon/logit/DOE; 3–4 hafta.

4. İyileştirme paketi: SMED + bakım/PdM + heijunka + tedarikçi kalite; 8–12 hafta.

5. Doğrulama–pano: DiD, Cp/Cpk, COPQ, enerji; canlı rapor.

Son söz: Verimlilik, “daha hızlı koşturmak” değil, doğru kaldıracı doğru sırayla çekmektir. Jamovi, bu kaldıracı görünür, ölçülebilir, tekrarlanabilir kılar. Veriyi hikâyeye, hikâyeyi karara, kararı etkiye çeviren bir üretim kültürü için bugünden başlayın; küçük ama kanıtlı iyileştirmeleri biriktirin. Çünkü kümülatif kazanımlar, rekabet gücünün en sessiz ama en güçlü motorudur.

Veri, modern dünyanın en değerli varlıklarından biri haline gelmiştir ve iş dünyasında, araştırmada ve karar verme süreçlerinde kritik bir rol oynamaktadır. Biz, veri analizi konusundaki tutkulu bir topluluk olarak, veri biliminin ve analizinin gücünü vurguluyoruz. Web sitemiz, işletmelerden akademisyenlere ve veri meraklılarına kadar herkesin veri analizi becerilerini geliştirmesine yardımcı olmayı amaçlayan bir kaynaktır. Misyonumuz, veri analizi sürecini anlaşılır ve erişilebilir hale getirmek, verilerin içinde gizlenen değeri açığa çıkarmak ve daha bilinçli kararlar almalarını desteklemektir.

Web sitemiz, geniş bir veri analizi yelpazesi sunmaktadır. Hangi sektörde olursanız olun veya hangi veri analizi aracını kullanıyorsanız kullanın, ihtiyaçlarınıza uygun hizmetler sunuyoruz. SPSS, R, Python, Excel veya diğer analiz araçlarını kullanarak veri madenciliği, hipotez testleri, regresyon analizi, zaman serisi tahmini, segmentasyon ve daha fazlasını içeren çeşitli analiz türlerini kapsarız. Ayrıca, öğrenmeyi kolaylaştırmak için zengin kaynaklar, öğreticiler ve interaktif araçlar sunuyoruz.

The post Jamovi ile Üretim Verimliliği ve İyileştirme Analizleri first appeared on Veri Analizi Yaptırma Merkezi & Danışmanlık.