Kategoriler
Genel

01.11.2020: Bülten.18

Geleceğin otomobiline yön veren yazılım, veri bilimi ve yapay öğrenme ardında malzeme mühendisliğinin nasıl bir rol oynadığını görmek sizi de şaşırtacak. Otomotiv şirketleri sanayi kuruluşlarından teknoloji şirketlerine evriliyor.

Gündem

Otomotiv sektörünün büyük dönüşümü

Sanayinin lokomotiflerinden biri olan otomotiv sektöründe faaliyet gösteren firmalar, yazılım, veri bilimi ve yapay zeka ile fark yaratma gayretindeler. Bu teknolojilerin gerçek potansiyellerini ortaya çıkarabilmeleri için malzeme mühendisliği tarafında da yeniliklere ihtiyaç var.

Mayıs 2020 itibariyle ABD’de otomotiv sektörüne yönelik çalışan 4859 yeni girişim var. Otonom, internete bağlı ve elektrikli araçlar üç ana konu başlığını oluşturuyor. Ancak bu konuların kırılımları içinde birçok farklı alanın öne çıktığını görüyoruz. Kaynak: Startus Insights.

Konu nedir?

Otomotiv sektörü ciddi bir değişim içinde. Açıkçası bu değişim hiç kimse için bir sürpriz değil: Örneğin 2016 tarihli bir McKinsey raporunda da bu beklenti açıkça ortaya konuluyordu: Tesla’nın hızlı yükselişi yanında Google ve Apple gibi teknoloji devlerinin otomotiv sektörüne göz kırpıyor olması, Uber gibi mobilite çözümlerinin hızlı bir şekilde benimsenmesi, otomotiv sektörünün bazı büyük yeniliklere gebe olduğu şeklinde yorumlanıyordu.

Bugün geldiğimiz noktada durum nasıl?

Beklentiler yavaş yavaş gerçeğe dönüşüyor: Örneğin Google tarafından yürütülen Waymo projesi yanında Tesla’nın otonom sürüş alanında elde ettikleri başarılar, Aptiv gibi firmaların yapay zeka ve sensör teknolojileriyle sunduğu ürünler, otomotiv sektöründe faaliyet gösteren firmaların birer sanayi şirketi olmaktan çıkıp, teknoloji şirketine dönüşmekte olduklarını gösteriyor diye düşünüyorum.

Otomotiv sektöründe yazılım, veri bilimi ve yapay öğrenme (machine learning) gibi konular öne çıktıkça, firmalar birer sanayi kuruluşundan teknoloji şirketine doğru evrilmenin zorluklarıyla yüzleşmek durumunda kalıyor.

Bu durumda tedarikçilerin de nitelik değiştirmesi gerekiyor mu?

İşin püf noktası da burada: Elektrikli araçlar, geleneksel içten yanmalı motorlu araçlara kıyasla çok daha yalın bir bileşen paketine sahip. Bu fark otomotiv firmalarının tedarik zincirlerini ve satın alma süreçlerini önemli şekilde etkileyecek. Aşağıdaki resimde gösterilen farkı incelerseniz, tedarik zinciri tarafında firmaların fark yaratabileceği alanların sınırlandığını ve yazılım, veri bilimi ve otonomi gibi konuların otomotivde liderliğin yeni temel taşları haline geleceğini siz de göreceksiniz.

Elektrikli araçların bileşenleri, içten yanmalı motora sahip araçlara kıyasla çok daha yalın bir paket sunuyor. Bu da otomotiv tedarik zincirine önemli etkisi olacak bir fark yaratıyor. Elektrikli otomobillerin farkları hakkında bir değerlendirme için Mühendishane’deki bu yazıyı okumanızı tavsiye ederim.

Malzeme mühendisliği bu yeniliklerin neresinde?

Birçok yerinde. Yazılım, veri bilimi ya da yapay öğrenme gibi konuların malzeme bilimiyle pek bir ilgisi olmadığını düşünebilirsiniz. Ama bu teknolojilerin ihtiyaç duyduğu sensörler, çok fonksiyonlu malzemeler, daha küçük ve yüksek performans sergileyebilen elektronik, optik ve manyetik bileşenler malzeme biliminin direkt konusu.

Bir örnek verebilir miyiz?

Verilebilecek çok örnek var. Örneğin Metamaterial adında bir girişimin geliştirdiği Nanoweb adındaki transparan iletken filmi ele alalım. Havacılık ve askeri uygulamalara ek olarak otomotiv sektöründe de önemli uygulama alanları olan bu ürün, antenden tutun, güvenlik amaçlı birçok farklı uygulamada kullanılabilir. Firma, holografik optik elementler üzerine geliştirdiği teknolojilerle, sürüş bilgilerinin araç camı üzerinde gösterilmesini sağlayan ürünler de sunuyor. Yazılımların veri topladığı sensörlerde ve kullanıcıyla etkileşim kurduğu arayüzlerde malzeme mühendisliğinin katkı sağlayabileceği birçok fırsat var.

Metamaterials firmasının geliştirdiği Nanoweb adındaki şeffaf iletken film, antenden tutun güvenlik amaçlı birçok farklı uygulama için kullanılabilir.

Otomotiv uygulamalarına yönelik geliştirilen sensör teknolojileri, malzeme mühendisliğinin katkılarını anlamak için güzel örnekler sunuyor diye düşünüyorum. Bu alandaki gelişmeler ve bazı yeni ürünler hakkında bilgi için bu sayfaya göz atabilirsiniz. Bu yeni sensör teknolojilerinin geliştirilmesinde tasarım yanında malzeme mühendisliği önemli bir rol oynuyor.

ACEINNA tarafından üretilen IMU381ZA IMU sensörü birçok farklı fonksiyonu tek bir sensörde topluyor. Bu tür teknolojilerin geliştirilebilmesi, tasarım yanında malzeme mühendisliğindeki gelişmeler sayesinde mümkün olabiliyor.

Optik ve elektronik malzemeler bu tür yeniliklere açık diyebilir miyiz?

Evet. Ancak bu tür malzemeler üzerinde çalışan araştırmacıların karşısına önemli bir rakibin çıktığını söylemem gerekiyor: Geçen hafta üzerinde durduğumuz yapay zeka, malzeme bilimi araştırmalarını önemli şekilde etkileyecek. Hatta etkilemeye başladı bile.

Gelin biraz da konunun bu tarafına bakalım.

Yeni malzemelerin geliştirilmesinde yapay zeka büyük bir avantaj sağlıyor

Üniversitelerin malzeme mühendisliği bölümleri konuyla ne kadar ilgileniyor bilmiyorum. Ama malzeme bilimi, yapay zekanın gücünü kısa vadede en yoğun hissettirebileceği alanların başında geliyor diye düşünüyorum.

Otomotiv sektöründe dijitalleşmenin yaratacağı yeni iş modellerinin %30’a varan bir oranda (yani 1,5 trilyon USD) gelir artışı yaratabileceği öngörülüyor. Kaynak: McKinsey&Company Report (2016).

Konu nedir?

Geçen haftaki bültende yapay zekanın üretim sektörlerinde etkileyebileceği muhtemel alanlar üzerinde durmuştuk: Kestirimci bakım, kalite kontrol ve planlama gibi alanlara yapay zekanın kolay adapte olmasının beklenmesi, bu alanlarda yapay zekanın öğrenebileceği veri havuzunun nispeten kolay oluşturulabilir olmasından kaynaklanıyor.

Malzeme bilimi de böyle bir alan mı?

Birçok açıdan, kesinlikle evet. Hatırlarsanız geçen hafta bahsettiğim kalite kontrol alanında yapay zeka kullanımı örnekleri, görsellerden öğrenip kendi başına karar verebilmeye başlayan yapay zeka modellerine dayanıyordu. Malzeme bilimcilerin kullandığı birçok karakterizasyon yöntemi, bu tür bir yaklaşımın kolaylıkla adapte edilebilmesi için çok uygun bir çerçeve sunuyor.

Mikroyapı görselleri ve metalografik yöntemler, yapay zekanın öğrenip kendi başına görüntü analizi yapabilmesi için çok uygun bir alan. (Kaynak: Sha et al. Artificial Intelligence to Power the Future of Materials Science and Engineering. Advanced Intelligent Systems. [Link])

Yapay zeka sadece metalografik yöntemler için mi uygun?

Hayır. Veri havuzunun oluşturulabileceği birçok alan, yapay zekanın üstün performans sergilemesine olanak sağlıyor: Ultrasonik muayene, radyografi ya da görsel muayene gibi tahribatsız muayene yöntemleri yanında aklınıza gelebilecek birçok karakterizasyon yöntemi, yapay zeka algoritmalarının kullanılması için uygun alanlar.

Karakterizasyon dışında?

Yeni malzemelerin geliştirilme süreçleri de yapay zeka algoritmalarından etkilenecek demek istemiyorum, çünkü bu zaten yıllardır yapılıyor. Örnek olarak 2014 senesinden bir çalışmaya aşağıdaki bağlantı üzerinden ulaşabilirsiniz.

Mean shift theory algoritmasıyla büyük veri üreten deney sonuçları, yapısal değişimleri gösteren bir harita formatına otomatik olarak indirgenebiliyor. (Kaynak: On-the-fly machine-learning for high-throughput experiments: search for rare-earth free permanent magnets. A.G. Kusne et al. Scientific Reports 4 (2014) Article No: 6367 [Link])

Simülasyon tabanlı yöntemlerin hızı çok artacak.

Yukarıdaki çalışma dışında özellikle ab-initio temelli DFT (density functional theory) çalışmaları da yapay zekanın uygulanabileceği ve zaten uygulandığı alanlar. Şu anda kuramın pratik uygulamalara yönelik hala bazı eksikleri var. Hesaplanan ve deneysel ölçümlerin farklı olduğunu raporlayan makaleleri görüyoruz (süper iyonik iletkenlerdeki farklı sonuçları gösteren örnek bir makale @ Nature Communications). Gelişmeye devam eden bu hesaplamalı yöntemler, önümüzdeki senelerde bambaşka kapıların açılmasını mümkün kılabilir.

Geleneksel DFT yöntemleriyle dört hafta süren bir süreç, yapay öğrenme teknolojileriyle bir saniyenin altında tamamlanabiliyor. Kaynak: Sha et al. Artificial Intelligence to Power the Future of Materials Science and Engineering. Adv. Intell. Syst. 2020, 1900143.

Yapay zeka yepyeni malzeme teknolojilerinin geliştirilmesini sağlayacak potansiyele sahip.

Ana mesaj da bu zaten: Yapay zeka sadece üretim süreçlerinde ya da otonom sürüş yazılımlarında kullanılan bir teknoloji değil: Sensörlerin ve araçlarda kullanılacak diğer birçok teknolojik donanımın üretimi ve optimizasyonu konularında gerekli ar-ge süreçlerinin yönetilmesinde de büyük avantaj yaratacak. Yukarıdaki resimde siz de görebilirsiniz: Dört haftalık bir araştırma sürecini bir saniyenin altında tamamlayan bir teknolojiyle, hiçbir üniversite ya da araştırma kurumu rekabet edemez. Bu gerçeği bugünden görebiliyor olmak ve teknoloji yol haritasını ona göre şekillendiriyor olmak bu nedenle çok önemli.


Hâlâ abone olmadınız mı?

Merhaba. Ben Arda ÇetinMühendishane Akademi projesinin bir uzantısı olarak başladığım eğitim ve kariyer bültenlerinde, alışageldiğimiz klişe ve banal “kariyer tavsiyeleri” yerine, dünyanın nabzını birlikte tutup, krizlerin kucağına düşmüş bir dünyada anlamlı bir eğitim ve kariyer yolculuğunun yol haritasını nasıl çizebileceğimizi birlikte düşünelim istiyorum.

Henüz abone olmadıysanız, Pazar sabahları yayımlanan haftalık bültenleri e-posta yoluyla almak için aşağıdaki kutuya e-posta adresinizi girebilirsiniz.


Güncel trendler ve öne çıkanlar

Bu hafta otomotiv sektöründeki bazı trendlerle başladık. Gelin haftanın sanayi ve teknoloji gelişmelerine de otomotiv önceliğiyle bir giriş yapalım.

Teknoloji ve sanayi

Tesla battery day boyunca anlatılan iyileştirmelerin özeti.

Tesla pil maliyetlerini düşürmek için malzeme bilimine güveniyor: Elektrikli araç teknolojisinde düşünce liderliğini elinde tutmaya devam eden Tesla, pil maliyetlerini düşürmek için tasarıma ek olarak, Li-ion pillerin bazı önemli bileşenlerinde malzeme yeniliklerine odaklanıyor. Li-ion pillerin iki ana bileşeni var: Anot ve katot. Tesla, anot tarafında metalurjik kalitede silisyum (metallurgical grade silicon, MGSi) kullanarak maliyetleri düşürebileceğini söylüyor. MGSi, metalurjik proseslerde kullanılan ve normalde elektronik uygulamalar için uygun bulunmayan, %98 saflıkta silisyum anlamına geliyor. MGSi’nin, nispeten ucuz ve iyonik iletken bir polimer içinde anot malzemesi olarak değerlendirilebileceğini söyleyen Tesla, sadece bu teknoloji sayesinde pil takımı maliyetini 5% USD/kilowatt oranında düşürebileceğini söylüyor. Bu yenilik, işin sadece ufak bir kısmı. Diğer iyileştirmelerin özetini yukarıdaki görselde görebilirsiniz. [Link @TechCrunch, İngilizce].

General Motors, Defiance dökümhanesi için 31 milyon dolar yatırım kararı aldı.

General Motors dökümhanesini yeniliyor: Elektrikli araç teknolojisindeki gelişmeler sürerken, bir başka otomotiv devi General Motors, Ohio’daki iki üretim tesisinin yenilenmesi için 71 milyon dolar bütçe ayırdığını duyurdu. Bu tesislerden bir tanesi, 1948 yılında faaliyete geçen ve dökme demir motor bloğu, silindir kafası gibi içten yanmalı motor bileşenlerini üreten Defiance dökümhanesi. Basın açıklamalarında bu dökümhanedeki üretimin değişeceğine ve elektrikli motorlara yöneleceğine dair bir ipucu bulamadım. Görünen o ki 31 milyon dolar yatırım sonrasında General Motors bu dökme demir dökümhanesinde içten yanmalı motor üretimine devam etmeyi planlıyor. [Link @ModernCasting, İngilizce]

Çin’de 70 yaş üzerine ilk ehliyet izni çıktı: Çin hükümeti, 70 yaş üzerinde olan ve hiç ehliyet sahibi olmamış kişilerin de ehliyet almalarına müsaade edecek. İlk başvurusunu yapan 70 yaş üzerindeki vatandaşlar, ehliyet sınavı yanında hafıza ve refleks ölçümüne dayalı bir değerlendirmeye de tabi tutulacak . Dünya bankası verilerine göre Çin’de beklenen yaşam süresi 76 yaş üzerine çıktı. Çin’in nüfusu da dikkate alındığında (1.4 milyar), bu değişiklikle Çin’de yepyeni bir otomotiv pazarı oluşacağı bir gerçek. Birleşmiş Milletler verilerine göre Çin’de 65 yaş üzeri nüfusun 2050 yılında 435 milyonu bulması bekleniyor. [Link @ChinaDaily, İngilizce]

Çin’de yaşam beklentisiyle birlikte yaşlı nüfusun da artması, “tamamen duygusal” kararların ve fırsatların önünü açıyor.

Akademi ve bilim dünyası

Çeliğin sertifikasını mikroyapısına basabileceğiniz bir yöntemle kullandığınız malzemeden emin olabileceksiniz.

Sahte çeliğe son: Kullandığınız çeliğin orijinal olduğunu artık size mikroyapısı söyleyecek. Üstelik mikroskop altında incelemenize gerek kalmadan. Kaiserslautern Teknik Üniversitesi araştırmacıları, hammer peening adını verdikleri bir yöntemle, çeliğin yüzeyinde barkod benzeri yapılar sergileyen martensit adacıkları oluşturuyorlar. Barkod benzeri bu yapı çıplak gözle görülemiyor, ancak manyetik sensörler aracılığıyla tespit edilebiliyor. Parça içine herhangi bir çip ya da sensör koymadan, sadece lokal mikroyapı modifikasyonuna dayanan bu yöntem, kullanılan malzemenin orijinal olduğundan emin olmanızı sağlayacak. [Link @ScienceDirect, İngilizce]

Süperiletkenlik oda sıcaklığına yakın bir sıcaklıkta ilk defa elde edildi: Bu şekilde yazıldığında sessiz sedasız gerçekleşen, bir diğer haber gibi algılanıyor olabilir. Ama süperiletkenliğin keşfinden 100 yıldan fazla bir süre geçtikten sonra ancak elde edilebilen bu başarı oldukça önemli. Henüz tam olarak oda sıcaklığında olmasa da, 15 C gibi oda sıcaklığına yakın bir sıcaklıkta C-S-H sisteminde (carbonaceous sulfur hydride) görülen süperiletkenlik, sadece yüksek basınç altında elde edilebiliyor. Oda sıcaklığında ve basınç gerektirmeyen bir şekilde de bu özelliğin elde edilebilmesi, elektronik ve ulaşım alanlarında bambaşka teknolojilerin üretilmesini mümkün kılabilir. [Link @Nature, İngilizce]

Covid virüsünü öldürdüğü iddia edilen maske, akla başka maskeleri getiriyor.

Maske konusunda inovasyona ihtiyaç var: Ama umarım o inovasyon bu inovasyon değildir. Bakır ızgarasıyla, yaz akşamlarında sinek avlayan lambaları andıran bu maskenin ağırlığı bir yana, toplumsal bir deliliğe doğru bizi götürebilecek bir adım gibi geldi bana (benzer yorumlar tweet altında da mevcut). Covid-19 virüsünün gözden de bulaşabildiği bilinirken, bu gidişat hepimizi yukarıdaki sinema karakterine dönüştürebilir. [Link @WorldEconomicForum, İngilizce]

İklim ve sürdürülebilirlik

Daha çok hikaye anlatıcısına ihtiyaç var: Bu bülteni takip edenler biliyordur, birçok yerde vurgulamaya çalışıyorum: Geleceğin dünyasını yapay zeka ya da endüstri 4.0 gibi sıcak konulardan ziyade, iklim, enerji, nüfus gibi krizlerin şekillendireceğini düşünüyorum. Bu krizlere karşı toplumsal farkındalığımızın gelişmesi için benim gibi felaket tellallığı yapmak yerine, bu işi daha güzel aktarabilecek hikaye anlatıcılarına çok ama çok ihtiyaç var. 350 Türkiye’nin bu konuda sizleri cesaretlendirmek ve bilgilendirmek için güzel bir sayfa hazırlamış. Eğer siz de bu konularda farkındalık yaratmak istiyor ama nereden başlayacağınızı bilmiyorsanız, bir göz atmanızda fayda olabilir. Örnek bir videoyu aşağıda izleyebilirsiniz. [Link @350Türkiye]

”Matagi Mālohi: Strong Winds (Güçlü Rüzgarlar)” İklim krizine karşı mücadelenin hikayesini yazan okyanusun insanlarını anlatıyor. Pasifik İklim Savaşçıları, Forest ve Canyon Woodward ile Kevin Lionga Aipopo’nun kısa videosunu Türkçe altyazılı izleyebilirsiniz.

Kuzey deniz buzu ilk defa Ekim ayında donmadı: Verilere göre, uydu kayıtlarının alınmaya başladığı tarihten bu yana böyle bir şey ilk defa gerçekleşiyor. Bu durum, iklim bilimciler tarafından insan kaynaklı iklim değişikliğinin kutup bölgesinde yarattığı zincirleme reaksiyonların bir parçası olarak yorumlanıyor. [Link @Birgün]

Güneş en ucuz enerji kaynağı haline geldi: Uluslararası Enerji Ajansı (IEA) World Energy Outlook 2020 raporuna göre birçok büyük ülkede şirketlerin sunduğu imkanlar sayesinde güneş enerjisi kömür ve doğal gaz gibi rakiplerine kıyasla daha ucuz bir hale geldi. Güneş enerjisinin beklenenden çok daha hızlı ucuzladığı belirtilen raporda iklim krizine de değiniliyor. 2030 yılında yenilenebilir enerjinin öne çıktığı dört farklı senaryo üzerinden iklim hedeflerinin tutturulabilmesi için yapılması gerekenler enerji sektörü perspektifinden de ele alınıyor. Rapor kişisel arşiv için biraz pahalı. Ama içerik özetlerini internet üzerinde çeşitli yerlerde bulabilirsiniz. [Link @IEA, İngilizce]

Sol tarafta: 2019 senesindeki küresel enerji kaynaklarının kullanımı. Sağ tarafta: raporda özetlenen dört farklı rotaya göre bu kaynakların 2019’a oranla 2030 yılında nasıl kullanılacağına dair öngörüler veriliyor. Çalışılan tüm senaryolarda yenilenebilir enerji kaynaklarının öne çıkacağı görülüyor. (Kaynak: IEA World Energy Outlook 2020)

Eğitim ve kariyer yolculuğu

Tek bir sektöre mahkum değilsiniz

Bu hem iş arayan genç mühendisleri, hem de tecrübeli profesyonelleri ilgilendiren bir konu diye düşünüyorum. Çünkü birçoğumuz tek bir sektöre mahkum olduğumuz düşüncesiyle bir kariyer oluşturmaya çalışıyoruz.

Belki de değiştirmeyi düşünme zamanı gelmiştir.

Konu nedir?

Eğitimini aldığınız ya da bugüne kadar çalıştığınız konulardan ayrılıp yeni bir sektöre adım atma düşüncesi birçok kişi için ürkütücü olabiliyor. Yıllar boyunca edindiğimiz bilgilerin işe yaramadığı yepyeni bir alanda sıfırdan başlamaktansa, ezberlediğimiz yolda devam etmeyi tercih edebiliyoruz.

Adaptasyon bir beceri mi, yoksa bir tuzak mı?

En güçlü ya da en iyi olanın değil, değişime en iyi adapte olabilenin hayatta kalabildiği bir dünyada yaşıyoruz. İnsanın adaptasyon becerisi önemli, ancak bu beceri zaman zaman sizi bir hapishaneye mahkum edebiliyor.

Biraz açabilir miyiz?

Değişime adapte olurken, olumsuzluklara ve hatta yanlışlara da adapte olabilme gibi bir zaafımız olduğunun farkında olmamız gerekiyor. Çoğu insanın yanlış arkadaşlıklara, yanlış ilişkilere veya yanlış işlere adapte olup, bunu hayatının bir gerçeği gibi yaşamaya devam ettiğini sizler de mutlaka çevrenizde görüyor, hatta kendi hayatınızda da bunun örneklerini buluyor olabilirsiniz.

Alternatifi ne olabilir?

Yanlış adaptasyonun farkında olmak: Yani bir olumsuzluğa ya da istemediğiniz bir duruma, öğrenilmiş çaresizliğin de etkisiyle adapte olup olmadığınıza dair bir sorgulama yapmak ve bu konuyla ilgili bir farkındalık geliştirmek bence güzel bir başlangıç noktası olabilir. Başka opsiyonların da mümkün olabileceğini görmek için, öncelikle elinizdekine mahkum olmadığınızı fark etmeniz önemli diye düşünüyorum.

Sonra?

Sonrasında geliştirmeniz gereken başka farkındalıklar da var. Bunlardan bir tanesi aktarılabilir becerileriniz. Yani bir sektörde ya da bir konuda eğitim alarak, çalışarak edindiğiniz hangi becerilerin, birçok farklı iş ve sektör için kullanışlı olabileceğini kavramanız gerekiyor.

Örnek verebilir miyiz?

İngilizce “soft skill” adı verilen ve teknik olmayan beceriler bence bu sınıfa sokulabilir. Örneğin dil becerileriniz: Birkaç dile birden hakim olmanız size birçok farklı sektörlerde iş kapısı açabilir. Aynı şey iletişim ya da liderlik becerileriniz için de geçerli diye düşünüyorum. Çünkü çalışma ortamında işleri neticelendirebilmeniz ve takım halinde sonuç alabilmeniz için en çok ihtiyaç duyduğunuz beceriler bunlar olacak.

Kişisel tecrübelerimden yola çıkarak sonuç odaklı süreç yönetebilme, iş takibi, ya da gergin durumlarda tansiyonu düşürüp diyalog yolu açabilme gibi becerilerin de iş başvurularında üzerinde pek konuşulmayan ama çok aranan özellikler olduğunu düşünüyorum.

Böyle özelliklerimi iş başvurularında nasıl gösterebilirim?

Sonuçta işverenler size mülakatlarda bunları sormuyor değil mi? Zor, gergin ortamlarda tansiyon düşürüp diyalog yolu açabilir misiniz şeklinde bir soru size direkt olarak pek yönetilmez. O nedenle bunu sizin öne çıkarıyor ve anlatabiliyor olmanız gerekiyor. Bunun da yolu, sizin kendinize ve sahip olduğunuz becerilerinize bakışınızı değiştirmenizden geçiyor.

Biraz açabilir miyiz?

Örneğin özgeçmişinizde sahip olduğunuz becerileri listelediğiniz kısma bir göz atın. İçeriğine bakmadan önce, bu becerileri özgeçmişinizde nereye koyduğunuza dikkat edin. En sonda, ya da sona yakın bir yerde değil mi? Eğer tahminim tuttuysa, muhtemelen siz de becerilerinizi genel geçer birkaç örnek yazıp (ofis programları vb.) geçmeniz gereken bir şey olarak görüyorsunuz.

Alternatifi ne olabilir?

Geleneksel bir özgeçmiş formatı yerine, fonksiyonel özgeçmiş (functional resume) adı verilen bir format kullanmayı deneyebilirsiniz. Fonksiyonel özgeçmiş, daha önceki iş tecrübelerinizden ziyade sahip olduğunuz becerileri öne çıkardığınız bir format anlamına geliyor. Örnek olarak aşağıdaki özgeçmişe dikkat ederseniz, sahip olunan yetenek ve becerilerin öne alındığını, ayrıntılı bir şekilde aktarıldığını ve sonrasında iş geçmişine (employment history) yer verildiğini görebilirsiniz.

Fonksiyonel özgeçmiş çalıştığınız şirketlerden ziyade sahip olduğunuz beceri ve tecrübeleri (core qualifications, experience and skills) ön plana çıkarır.

Vermek istediğiniz mesajı net aktarmanız önemli.

Yeni bir sektörde iş ararken teknik becerilerden ziyade problem çözme gibi becerilerinizi öne çıkarmak istiyorsanız, başvurduğunuz şirketin ihtiyaç duyabileceği türden becerilerinizi, bu tür bir format içinde, somut örneklerle öne çıkarabilirsiniz.

Bu konuyu biraz stratejik bir şekilde ele almanız gerekiyor. Örneğin müşteriyle yüz yüze çalışmanız gereken rollere başvuru yapıyorsanız, rastgele becerilerinizi yazmak yerine, diyalog yoluyla çözüm üretebildiğinizi gösteren örnekleri vurgulamanız özgeçmişinizi öne çıkmasına yardımcı olabilir.


Kitap tavsiyesi

Sil Baştan (Rework) / Jason Freid, David. Hansson

Sil Baştan’ın İngilizce orijinalini (Rework) yanlış hatırlamıyorsam 2013 senesinde okumuştum. Hem kendi çalışma alışkanlıklarım üzerinde, hem de Mühendishane ve Dökümhane gibi yan projelerin gelişim sürecinde etkisi olan önemli kitaplardan biri olduğunu söyleyebilirim. Benim de beğenerek takip ettiğim Basecamp‘in kurucuları Jason Fried ve DHH tarafından kaleme alınan bu kitap, iş hayatınıza ve çalışma alışkanlıklarınıza gerçekten farklı bir perspektiften bakmanızı sağlayabilir.

Karar alma alışkanlığının geliştirilmesi, planlamanın hangi durumlarda gereksiz olduğu, start-up kültürünün ezbere kabul ettiği ancak aslında sizi yanlışa sevk eden birçok örneğin derlendiği bu kısa ve keyifli kitabı, kariyerinizin hangi aşamasında olduğunuzdan bağımsız olarak tavsiye ediyorum.


Bu haftayı kapatırken…

Meselenin özü

Bu haftanın bülteninde otomotiv sektörü odaklı bir içerik derlemeye çalıştım. Otomotiv sektörü sanayinin lokomotiflerinden bir tanesi. Otomotivde gerçekleşen gelişmeleri takip etmek, üretim odaklı birçok sektörün yakın bir gelecekte nasıl bir evrim geçireceğini öngörebilmek açısından önemli diye düşünüyorum.

Bu bültende vermeye çalıştığım temel mesaj şu: Otomotiv sektöründeki köklü kuruluşlar, birer sanayi kuruluşu olmaktan çıkıp, teknoloji şirketlerine dönüşme gayreti içindeler. Muhtemelen yakın bir gelecekte bu değişimin bir zorunluluk olarak birçok sanayi kuruluşunun önüne çıktığını göreceğiz.

Bir sanayi kuruluşu olarak kendini konumlandıran firmalarda satın alma süreçleri, tedarikçi yönetimi gibi konular çok önemli: Çünkü tedarik etmeniz gereken çok fazla karmaşık parça var. Bunların fiyatlandırılması, terminler ve kalite beklentileri doğrultusunda tedariğinin planlanması çok ciddi organizasyon yapıları gerektiriyor.

İşin püf noktası şu: Elektrikli otomobillerin, içten yanmalı motorlu araçlara kıyasla ne kadar basit bileşenlerden oluştuğunu yukarıda göstermeye çalıştım. Bunların tedariği elbette önemli bir konu olmaya devam edecek. Ama görünen o ki, artık otomobil şirketlerini birbirinden ayıran fark yazılım, veri bilimi, yapay zeka ve bunları mümkün kılan donanımsal yenilikler çevresinde şekillenecek.

Sanayinin dijitalleşmesinden bahsederken, konuyu Endüstri 4.0 düşüncesi kapsamında ele alıp, geleneksel iş yapış biçimlerimizi robotlar ve dijital süreçlerle nasıl sürdürebileceğimizi konuşuyoruz. Ama bence meselenin özü bu değil. Kişisel düşünceme göre gerçek anlamda dijitalleşme böyle bir dönüşümü değil, 20 – 30 kişiden oluşan yazılım girişimlerinin milyar dolar cirolara ulaştığı yepyeni bir iş yapma biçiminin geleneksel sanayiyi de dönüştürmeye başlaması anlamına geliyor.

Biz bu değişimin neresindeyiz, apayrı bir konu. Neresinden tutup içine dahil olabiliriz, gerçekçi bir cevap vermesi zor. Ama her şeyden önce bunu görmemiz gerekiyor. Bu değişimin geldiğini önce üniversitelerimizde görmemiz, eğitim programlarını bu değişimin ihtiyaçlarına göre dönüştürmeye başlamamız gerekiyor.

Üniversitelerin bu dönüşüme henüz hazır olmadıkları ve geleneksel yapıları içinde zorlanacakları bir gerçek. Ama siz bunu görebilirsiniz. Siz bu değişime adapte olmanın yollarını arayabilirsiniz.

Mühendishane bültenleriyle ben de tam olarak bunu yapmaya çalışıyorum: Size bu perspektif ve bakış açısını kazandırabilecek içerikleri derlemek, bu bültenlerin temel hedefi. Umarım bir nebze olsun başarıya ulaşıyordur.

Eklemek istediklerinizi siz de aşağıda ya da iletişim sayfasındaki form aracılığıyla benimle paylaşmanızdan mutluluk duyarım.

Herkese iyi haftalar.

Geliştirici: Arda Çetin

Mühendishane, Arda Çetin tarafından hayata geçirilen bir eğitim projesidir. Malzeme mühendisliği üzerine hazırlanan eğitim içerikleri için Muhendishane.org adresini, eğitim ve kariyer bültenleri için Muhendishane.net adresini ziyaret edebilirsiniz.

3 replies on “01.11.2020: Bülten.18”

Bir Cevap Yazın

Aşağıya bilgilerinizi girin veya oturum açmak için bir simgeye tıklayın:

WordPress.com Logosu

WordPress.com hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Google fotoğrafı

Google hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Twitter resmi

Twitter hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Facebook fotoğrafı

Facebook hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Connecting to %s