Yeniliği baskılamayan toplumlarda neden mevcut fırsatlar sıklıkla kullanılmaz? Bu soru bizi başka bir soruya yöneltiyor: Gündelik sorunlarla uğraşırken ve sorunlarına özel yenilikçi çözümler ararken, temsilciler nasıl hareket ediyor?

Ajanların, eylemlerinin sonuçları hakkında tam bilgiye sahip rasyonel maksimize edici olmamalarının birkaç nedeni vardır. Bunlardan ikisini ele alıyoruz: belirsizlik ve karmaşıklık.

İlk olarak, tartışıldığı gibi, yenilik belirsizlik altında gerçekleşir. Bu nedenle ajanlar genellikle eylemlerinin sonuçlarını önce hareket ederek ve sonra ne olduğunu gözlemleyerek öğrenebilirler.

Bu, birçok yenilikçi durumda, aracıların beklenen sonuçlarla ilgili varsayımlara dayalı kararlar aldıklarını, karlar için el yordamıyla ve ilerledikçe öğrenmeye çalıştıklarını ima eder. Bu davranış, deneyimlerin zamanla biriktikçe sırayla öğrenildiği yola bağımlı dünyamızın doğası tarafından dayatılır.

İkincisi, davranışı maksimize etmenin mümkün olduğu durumları mümkün olmadığı durumlardan ayıran bir “karmaşıklık sınırı” denen şey düşünülebilir. Engelin uygulanabilir tarafında, ajanlar tümdengelim mantığına göre davranabilir. Olası eylemlerin tüm sonuçlarını sıralayabilir ve ardından en iyi alternatif eylem planını rasyonel olarak hesaplayabilirler.

Bununla birlikte, orta derecede karmaşık durumlarda bile, böyle bir prosedür, belirsizlik olmadığında bile, çok sayıda olasılık tarafından imkansız hale getirilir. (Örneğin, mükemmel bir satranç oyununun optimal hamlelerini çıkarmak için tümdengelim sürecini kullanamazsınız.) Sınırın mümkün olmayan tarafında, problemler tam olarak tanımlanmamıştır; çözümlere el yordamıyla bakan ajanlar optimalin altında hareket etmiyorlar çünkü bu gibi durumlarda optimallik tanımlanmış bir kavram değil.

Peki, ajanlar sürekli olarak meydana gelen kötü tanımlanmış durumlarda nasıl kararlar alır? Buradaki kilit nokta, insanların sadece bilgi parçalarını depolamamasıdır; onları temsili şemalara uydurarak kategorize ederler.

Bilgi edinmek sadece gerçekleri elde etmek değildir; algıları organize edecek ve depolayacak kategoriler bulmaktır. Seri üretim zihniyeti gibi bazı modası geçmiş kategorilerin kullanıldığını gördüğümüzde bunun davranışı nasıl etkilediğini görüyoruz.

General Motors’un 1980’lerde Japon yalın üretimini yanlış anlaması ve bunun tam otomatik bir fabrikada birkaç milyar doları boşa harcamasına yol açması, yanlış temsil şemasına uydukları için gözlemlere anlam verememenin bir örneğidir.

Geçmişte farklı deneyimlere maruz kalan ve oluşturdukları kavramsal temsil stokunda farklılıklara neden olan iki ajanın aynı veriler üzerinde farklı şekilde hareket edebileceği sonucu çıkar. Bu tür öğrenme, daha önce tartıştığımız yol bağımlılığının bir nedenidir.

Biz açıkça akıl yürütür, analiz eder ve sonuç çıkarırız. Ama bunu yapabilmek için öncelikle kategoriler, temsiller ve modeller inşa etmiş olmamız gerekir. Ayrıca, tam olarak tanımlanmamış problemlerde veya Satranç gibi karmaşık problemlerde, saf tümdengelimli akıl yürütme ya mümkün değildir ya da yeteneklerimizin ötesindedir ve karar sürecinin sadece bir kısmına uygulanır. Ve böylece başka, farklı yollarla akıl yürütürüz.

Finansal inovasyon nedir
Yapılmamış ürün inovasyonu
Tarihteki ilk ürün inovasyonu
Teknoloji Haberleri
Televizyon inovasyon örnekleri
Organizasyonel inovasyon Örnekleri
Sürekli inovasyon Nedir
Gözlük inovasyonu

Dahili modelleri formüle ediyoruz; analojiler arar ve kullanırız; kalıpları tanırız; diğer benzer durumlardan deneyim aktarıyoruz. Bu yöntemleri, tabiri caizse anlayışımızdaki boşlukları doldurmak, parça bilgisinden bütüne çıkarsama yapmamıza izin vermek, özelden genele tahminde bulunmak için kullanırız.

Başka bir deyişle, toplamada ve anlamada ‘bilme’ ve ‘öğrenme’de yoğun olarak tümevarım modunda çalışırız. Herhangi bir özel problemde, elbette, yapabileceğimiz tümdengelimi önemli miktarda tümevarımla birleştiririz.

Karmaşıklık engelini aştığımızda, akıllı davranış, eksik bilgiden bir çözüme akıl yürütmek için öznel varsayımları ve geçici hipotezleri kullanmaya zorlanır. Daha sonra tümevarımsal akıl yürütme devreye girer, çünkü insanlar bilgiyi görür ve dizileri veya diğer kalıpları arar ve bunlardan genelleme yapar. Tümevarımsal akıl yürütmenin yaygın kullanımı, insanların açıkça yanlış şeylere inanmakta inatla ısrar etmelerinin de ana nedenlerinden biridir.

Ajanların yenilikler hakkında karar verdiği durumların çoğu, hem varsayılan sonuçların sonuçlarının tahmin edilemeyecek kadar karmaşık olması hem de Ar-Ge’nin sonuçlarının büyük ölçüde tahmin edilemez olması ve birçok belirsizliğe maruz kalması nedeniyle karmaşıklık bariyerinin ötesindedir. Dolayısıyla, aracıları, kâr odaklı bir şekilde el yordamıyla uğraşan ve ara sıra ampirik gözlemlerini oldukça uygunsuz şekillerde yorumlayan kişiler olarak tasavvur etmeliyiz.

Rutin Davranışlar

Belirsizlik ve karmaşıklıkla karşı karşıya kalan çoğu temsilci, karar vermedeki belirsizliğin derecesini azaltmak için bir dereceye kadar “rutinler” dediği şeylere güvenir. Rutinler birkaç şey yapar. Temsilcinin hafızası olarak hareket ederler. Ajan, rutinleri ve becerileri sık sık kullanmayı gerektiren ‘yaparak hatırlar’.

Rutin, kısmen insan hafızasında, belirli bireylerin rutinleri yürütmek için gereken becerilere ve kısmen de firmaların ve diğer organizasyonların iletişim yapılarına sahip olmalarıdır; bu, BİT devriminin firmaların iç organizasyonunda bu kadar büyük değişikliklere neden olmasının bir nedenidir.

Rutinler ayrıca, herhangi bir kuruluş içindeki çatışan baskıları ve çıkarları uzlaştıran ve düşmanlıklarla ilişkili maliyetleri azaltan istikrarlı bir ateşkes görevi görür. Dışarıdan biri için bariz ve kolay görünen yeniliklerin benimsenmesi, organizasyonun iç politik dengesini bozabileceği için göz ardı edilebilir. “Ateşkesi bozma korkusunun, genel olarak, örgütleri nispeten esnek olmayan rutin bir yolda tutma eğiliminde olan güçlü bir güç olduğunu söylemek güvenli görünüyor”.

Rutinler ayrıca davranış üzerinde kontrol görevi görür. Önemli bir kişinin veya bir grup kişinin kaybı veya yeni bir ürün veya radikal olarak yeni bir üretim yöntemi gibi rutinleri bozan şeyler mutasyon olarak düşünülebilir. Firmalar bunlara karşı kontrol etmek için mücadele ediyor. Tabii ki, bazıları avantajlıdır, ancak çoğu üzücü ve daha iyi bastırılmıştır.

Rutinler teorisi, firmaların görünen maksimize etmeyen davranışlarının sadece yüksek dahili işlem maliyetleri karşısında davranışı maksimize etmek olduğunu söyleyerek maksimize eden teori ile uzlaştırılabilir. Ancak bu tür bir maksimizasyon teorisi savunması, onu hemen hemen her olası firma davranışı gözlemiyle tutarlı kılar ve dolayısıyla onu ampirik olarak boş kılar.

Bu çizgiyi alsak bile, firmanın basit maksimizasyon teorisinin kaçınmayı amaçladığı bir prosedür olan içsel yapısının bir sonucu olarak davranışını anlamak için firmanın kara kutusunu kırmak hala gereklidir.

Buna maksimize etmeyen rutin davranış veya yoğun dahili işlem maliyetleri altındaki davranışı maksimize etme adı verilen her ne ise, ajanların karşılaştıkları karmaşıklık ve belirsizliklerle başa çıkmak için kullandıkları bir teknik sağlar. Teori daha sonra basit maksimizasyon teorisi için anomaliler yaratan bir dizi fenomeni açıklar. Bir sonraki yazımızda, teknolojik değişimi anlamak için en alakalı olanlardan birkaçından bahsedeceğiz.

The post  İnovasyon Gelişmeleri – Ekonomi Ödevleri – Ekonomi Ödev Hazırlatma – Ekonomi Alanında Tez Yazdırma – Ekonomi Ödev Yaptırma Fiyatları – Ekonomi Ödev Örnekleri – Ücretli Ekonomi Ödevi Yaptırma first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

Ne yazık ki, bir IIoT adayı işletmenin ciddi bir dağıtıma başlamadan önce sahip olması gereken, aşağıdaki bölümlerde tartışılan birkaç şey vardır.

Yeterli Nitelikli ve Eğitimli Personel

Nitelikli veri bilimcilerine, süreç mühendislerine ve elektromekanik mühendislerine kesinlikle ihtiyacınız olacağından, ciddi analitik çalışmalarından yararlanmayı düşünüyorsanız bu zorunludur. Kolejler ve üniversiteler eğrinin gerisinde göründüğü ve okuldan ayrılanları veri bilimcileri yerine programcı olarak kariyerlere ittiği için, yeteneği doğru becerilerle güvence altına almanın göz korkutucu bir görev olduğu ortaya çıkıyor.

Bu yakın zamanda değişecek gibi görünmüyor. Bu, önümüzdeki on yıl içinde tahmin edilen veri bilimcileri ve elektro-mekanik mühendisleri için büyük talebe rağmen. Sert finansal gerçeklik, veri analitik becerileri ne kadar iyi olursa, şirketin geniş veri göllerinden bilgileri damıtmak için gereken algoritmaları üretme olasılığı o kadar yüksek olur.

Ancak, bu herhangi bir bilgi değil, gerçek değeri döndüren, iş stratejisi ve hedeflerine uygun bilgilerdir. Bu, şirket stratejisi ve kısa-orta-uzun vadeli hedefler konusunda uzman iş bilgisine sahip veri bilimcileri gerektirir. Bu nedenle, Baş Veri Sorumlusu olarak adlandırılan yeni bir C-suite pozisyonu vardır.

İnovasyon Taahhüdü

IIOT’u benimseyen bir şirket, IIoT projesinin yatırım getirisine uzun vadeli bir bakış açısı getirmenin yanı sıra inovasyona da bağlılık göstermelidir. Sensörler, cihazlar, makineler ve sistemler için sermaye harcaması için fon gerekecektir.

Veri yakalamayı gerçekleştirmek ve analitik parametrelerini ve algoritmalarını yapılandırmak anında sonuçlarla sonuçlanmayabileceğinden finansman ve sabır gerekecektir; başarının anlaşılması biraz zaman alabilir.

Sonuçta, istatistiksel analiz her zaman aradığınız sonuçları döndürmez. Doğru soruları sormak önemlidir. Veri bilimcileri, şirket stratejisine bakabilir ve şirket hedefleriyle uyumlu sonuçlar döndürmek için veri havuzlarının sorularını analiz edebilir.

Endüstriyel ve BT Ağlarındaki Güvenlik Açıkları

IIoT birçok teknolojinin bir birleşimi olduğundan ve devreye alınan arayüzler ve protokoller hakkında derinlemesine bir anlayış olmadığı sürece güvenlik açıkları oluşturabileceğinden bu çok önemlidir. Risk değerlendirmeleri, en önemli varlıkları ve en yüksek riskli varlıkları ve riski azaltmak için geliştirilen stratejik planları ortaya çıkarmalıdır.

Örneğin, geleneksel bir endüstriyel üretim fabrikasında, programlanabilir şablonlar üzerinde çalışan torna tezgahları gibi ürünleri üreten makineler, ürünü inşa etmek için tüm entelektüel ve tasarım bilgisini içerir. Ek olarak, güvenlik ekipleri tüm tedarik zinciri boyunca politika ve prosedürleri uygulamalıdır.

İnovasyon ve IIoT

Endüstriyel İnternet’in savunucuları, buna üçüncü yenilik dalgası olarak atıfta bulunur. Bu, ilk yenilik dalgasının sanayi devrimi ve ikinci dalganın İnternet devrimi olmasıyla ilgilidir. Yaygın inanç, üçüncü yenilik dalgasının, Endüstriyel İnternet devriminin yolda olduğu yönündedir. Bununla birlikte, eğer öyleyse, dijital İnternet teknolojisinin tam potansiyeli henüz endüstriyel teknoloji sektörlerinde geniş çapta gerçekleştirilmediği için hala emekleme dönemindeyiz.

Endüstriyel makineler, süreçler ve bulut ile arayüz oluşturan akıllı cihazlar ve akıllı sistemler görmeye başlıyoruz, ancak endüstri çapında bir ölçekte değil. Kuşkusuz, bir IIoT değer zinciri oluşturmak için gerekli olacak protokollerin, arayüzlerin ve uygulamaların standardizasyon düzeyi yoktur. Bunun bir örneği olarak, şu anda çok sayıda iletişim ve radyo protokolü ve teknolojisi bulunmaktadır ve bu, gereksinimler çok çeşitli olduğu için ortaya çıkmıştır.

inovasyon örnekleri
Yaratıcı inovasyon Nedir
Geçmişten günümüze inovasyon örnekleri
Sürekli inovasyon Nedir
İnovasyon Nedir
Televizyon inovasyon örnekleri
Teknoloji ve inovasyon nedir

Kısacası, hiçbir protokol veya teknoloji, tüm kullanım senaryosu gereksinimlerini karşılayamaz. Çeşitli protokollerin ve teknolojilerin varlığı, bir kuruluş içinde sistem entegrasyonunu karmaşık hale getirir, ancak harici iş ortaklarıyla, karmaşıklık düzeyi, sistemleri entegre etmeyi pratik hale getirebilir.

Dünyanın en büyük şirketlerinin bile kendi değer zincirlerini yürütecek kaynaklara sahip olmadığını unutmayın. Bu nedenle, arayüzler, protokoller ve uygulamalar bir miktar standardizasyon altına alınana kadar, ortaklarla ara bağlantı kurmak potansiyel olarak maliyetli, verimsiz ve muhtemelen güvensiz bir seçenek olacaktır.

Akıllı Cihazlar

Yeni ürünler veya yeniden takılmış ve yükseltilmiş makineler olabilen akıllı cihazların geliştirilmesiyle yeniliklere tanık oluyoruz. Yenilik şu anda akıllı cihazların etkinleştirilmesine yöneliktir.

Bu, örneğin sensörler, aktüatörler, motorlar, makineler, bileşenler, hatta insan vücudu ve sayısız diğer olası öğe gibi enstrümantasyonla ilişkilendirdiğimiz her şeydir. Bunun nedeni, hakkında bilgi toplamak istediğimiz hemen hemen her nesneye enstrümantasyon eklemenin kolay ve uygun maliyetli olmasıdır.

Endüstriyel İnternet bağlamında akıllı cihazların tüm amacı, ham verileri toplamak ve ardından cihazdan veri deposuna, analitik sistemlere, veri bilimcilerine, sürece ve ardından tekrar cihaza kadar veri akışını yönetmektir. .

Bu, verilerin, belki de kontrol geri beslemesi olarak cihaza geri dönmeden önce, toplama ve analitik cihazlar aracılığıyla akıllı cihazlardan aktığı veri akışı döngüsüdür. Veri bilimcilerin bilgiden asal değeri çıkarabilecekleri yer bu döngü içindedir.

Temel Fırsatlar ve Avantajlar

Beklenmedik bir şekilde, çoğu IIoT’yi benimseyenlerin Endüstriyel İnternet’ten hangi temel faydaları istediği sorulduğunda, sırasıyla artan karlar, artan gelir akışları ve daha düşük operasyonel harcamalar diyorlar. Neyse ki, operasyonel süreçleri iyileştirmek için analitiklerin faydalarından yararlanmak için Büyük Veri’yi kullanmak, düşük asılı meyveleri toplamaya benziyor; kolayca elde edilebilir. Tipik olarak, çoğu endüstriyel şirket doğrudan kestirimci bakım taktiğine yönelir, çünkü bu taktik en hızlı sonuçları ve yatırım getirisini de sağlar.

Bunun bazı örnekleri, Birleşik Krallık’taki en büyük tatlı içme suyu ve su-atık geri dönüştürücüsü olan Thames Water’ın elde ettiği başarıdır. Uzaktan varlık yönetimi ve kestirimci bakım için IIoT’yi kullanır. Thames Water, sensörler, uzaktan iletişim ve Büyük Veri analitiği stratejisi kullanarak ekipman arızalarını öngörebilir ve sert hava koşulları nedeniyle ortaya çıkabilecek kritik durumlara daha hızlı yanıt da verebilir.

The post İnovasyon Taahhüdü – Endüstri 4.0 – Ödev Hazırlatma – Tez Yazdırma – Proje Yaptırma Fiyatları – Ödev Örnekleri – Ücretli Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).