Ürün Yöneticisi ve Six Sigma Yeşil Kuşak

Ürün stratejisi ve vizyonu (yaklaşık 1,5 gün)

Ürün yönetiminin temelleri: Ürün yönetimi nedir?

Ürün yöneticilerinin görevleri ve rolleri

Ürün yönetiminde paydaş yönetimi

Ürün vizyonunun ve stratejik hedeflerin tanımlanması

OKR (Hedefler ve Temel Sonuçlar)

Ürün yaşam döngüsünün aşamaları

Tasarım Odaklı Düşünme (yaklaşık 1,5 gün)

İnovasyona insan merkezli bir yaklaşım olarak tasarım odaklı düşünmeye giriş

Çevre, pazar ve rekabetin analiz edilmesi

Potansiyel ve risklerin belirlenmesi

Hedef kitle tanımı ve pazar segmentasyonu

Kullanıcı ihtiyaçlarını belirleme ve anlama (acı noktaları, kazanımlar)

Değer önerisi tasarımı

Fikir üretme ve beyin fırtınası

Prototipleme ve müşteri yolculuğu

İş Modeli Kanvası/Yalın Kanvas (yaklaşık 1 gün)

İş modellerinin geliştirilmesi ve görselleştirilmesi

İş modeli için ilk hipotezlerin oluşturulması

Değer önerilerinin, müşteri segmentlerinin, gelir kaynaklarının belirlenmesi

İş sürecinde yapay zeka (AI)

Yapay zeka teknolojileri ve ürün yönetimindeki olası uygulamaları

Sorgulama, otomasyon, veri analizi

Kullanıcı araştırması ve kullanılabilirlik testi (nitel yöntemler ve planlama) (yaklaşık 1 gün)

Nitel araştırma yöntemlerinin birleştirilmesi (görüşmeler, odak grupları)

Kullanıcı araştırması tasarımı ve uygulaması: planlama çalışmaları

Kullanılabilirlik testi: prototiplerle testlerin planlanması, gerçekleştirilmesi ve analiz edilmesi

Minimum Uygulanabilir Ürün (MVP) (yaklaşık 1 gün)

MVP kavramı: Değer sağlayan ve öğrenme fırsatları sunan en küçük işlevsel parçayı nasıl tanımlarım?

Özelliklerin tanımlanması ve önceliklendirilmesi

Çevik gereksinim mühendisliği (yaklaşık 2 gün)

Temel bilgiler ve en iyi uygulamalar

Gereksinimlerin ortaya çıkarılmasında çevik yöntemler (epikler ve kullanıcı hikayeleri)

Gereksinim dokümantasyonu ve görselleştirme teknikleri

Gereksinimlerin önceliklendirilmesi ve yönetimi (MoSCoW, Değer ve Çaba, WSJF)

Paydaş iletişimi ve gereksinimlerin uyumlaştırılması

Ürün yol haritası: stratejik ürün planlarının oluşturulması ve iletişimi

Ürün geliştirme 4.0 (yaklaşık 2 gün)

Çevik ve hibrit geliştirme yöntemleri (Scrum, Kanban)

Dijital ürün tasarımı ve prototipleme

Özelleştirilmiş seri üretim

Ürün geliştirmede yapay zeka ve makine öğrenimi

Genel görünüm: Dijital mühendislik ve IoT entegrasyonu

Performans ölçümü ve ürün optimizasyonu (yaklaşık 2 gün)

Modern pazar araştırması yöntemleri ve tüketici davranışı çalışmaları

Dijital ürünler için A/B testi ve çok değişkenli testler

Hızlı prototipleme ve MVP (minimum uygulanabilir ürün) testleri

Veri analizi ve test sonuçlarının yorumlanması

Sürekli test ve geri bildirim döngüleri

Fiyatlandırma (yaklaşık 1 gün)

Dijital rekabette fiyatlandırma stratejileri

Fiyatlandırma ve fiyat farklılaştırması

Abonelik ve freemium modelleri

Veriye dayalı fiyatlandırma ve dinamik fiyatlandırma

Finansal modelleme ve ürün kontrolü

Dijital pazarlama (yaklaşık 1,5 gün)

Dijital pazarlama stratejileri

Satış psikolojisi (örn. hikaye anlatımı)

pazar araştırması

Pazarlama anlayışı

İletişim politikası ve reklam

Satış kanalları (doğrudan ve çevrimiçi pazarlama, satış promosyonu, halkla ilişkiler)

Ürün yönetiminde analiz araçları

Pazarlama kavramları - 4P ve 7P

Ürün lansmanı ve ölçeklendirme (yaklaşık 2,5 gün)

Farklı ürün türleri için pazara giriş stratejileri

Çok kanallı satış ve e-ticaret

Uluslararasılaşma ve yerel adaptasyon

Ürün ve marka konumlandırması

Ürün lansmanları için çevik proje yönetimi

Yasal hususlar (veri koruma, ürün sorumluluğu, AB ürün güvenliği yönetmeliği)

Proje çalışması, sertifikasyon hazırlığı ve sertifikasyon sınavı "TÜV Rheinland sertifikalı ürün yöneticisi" (yaklaşık 3 gün)

Six Sigma’ya Giriş (yaklaşık 1 gün)

Six Sigma nedir? Tarihçesi, felsefesi ve stratejisi

DMAIC proje aşamaları, hedefler ve roller

Yalın Üretim, Kalite Yönetimi ve Operasyonel Mükemmellik bağlamında Six Sigma

AI projeleri için DMAIC ile hibrit proje yönetimi

Yapay Zeka Destekli Proje Yönetimi (yaklaşık 1 gün)

Yapay Zekanın Temelleri 

DMAIC sürecinde uygulama alanları, sınırlar ve riskler

Veri ve Prompt Temelleri, Bağlam ve Kalite Kriterleri

Yönetişim, Güvenlik, AB Yapay Zeka Yasası ve GDPR

AI Gösterge Paneli, Bilgi Yoğunlaştırma ve Kalite Kontrol Noktaları

Tanımlama – Tanımlama (yaklaşık 3 gün)

Proje tanımlama, stratejik önemi ve performans göstergesi etkenleri ağacı

KVP ve PUL (Sorun, Neden ve Çözüm) ile ayrım

Proje profili: Sorun tanımı ve SMART hedef belirleme

Giriş ve çıkış çerçeveleri ile yapay zeka destekli eksiksizlik kontrolü

LIPOK ve Müşterinin Sesi (VoC)

Afinite diyagramı ve Kano modeli

VoC'den CTQ'ya Dönüşüm, Spesifikasyonlar ve Kabul Kriterleri

Müşteri gereksinimlerinin yapay zeka destekli analizi ve teknik doğrulaması

Ekonomik verimlilik: ROI, TCO ve niteliksel fayda

Paydaş analizi ve yapay zeka destekli proje planlaması

Risk analizi ve önleyici tedbirler

Değişim yönetimi ve değişim motivasyonu

İletişim stratejisi, asansör konuşması ve yapay zeka destekli değişim öyküsü

Kalite Kontrol İncelemesi Tanımlama

Measure – Ölçme (yaklaşık 3,5 gün)

Matematiksel süreç modeli ve CTQ'ların neden-sonuç zinciri

Ishikawa ve KSR ile etken analizi ve yapay zeka destekli ölçüm matrisi

Veri türleri ve ölçüm ölçekleri

Operasyonel tanım, veri toplama yöntemleri ve örnekleme stratejisi

Veri toplama planı ve yapay zeka kontrol paneli ile yönetim

Ölçüm sistemi analizi: Önyargı, tekrarlanabilirlik, yeniden üretilebilirlik ve Gage R&R

Veri kalitesi, geçerlilik kontrolleri ve yapay zeka destekli veri temizleme

Veri görselleştirme, istatistiksel göstergeler ile makine ve süreç yetkinliği

Ölçüm sonuçlarının yapay zeka destekli yorumlanması ve Kalite Kapısı İncelemesi Ölçütü

Analize – Analiz Etme (yaklaşık 3,5 gün)

Süreç kapısı ve veri kapısı ile katma değer analizi

Değer akışı analizi, Spagetti diyagramı, TIMWOODS ve Makigami

Belirti, sorun ve nedenin ayrımı

Neden-sonuç ve Pareto analizi ile yapay zeka destekli hata kodu kümeleme

Hipotez oluşturma ve sparring partneri olarak yapay zeka

Deney Tasarımı ve yapay zeka destekli etken faktörlerin incelenmesi

Korelasyon ve regresyon analizi ile istatistiksel hipotez testleri ve gruplar arası karşılaştırmalar

AI destekli kanıt matrisi ve FMEA

Kalite Kapısı İnceleme Analizi

Improve – Yenilikçi iyileştirme (yaklaşık 3 gün)

Yaratıcılık teknikleri ve yapay zeka destekli çözüm geliştirme

Yalın çözüm ilkeleri ile teknik ve organizasyonel önlemler

Üretken yapay zeka, otomasyon ve robotik ile çözüm yaklaşımları

Yapay zeka kullanımı için yasal ve organizasyonel gereklilikler

Yapay zekaya özgü risk değerlendirmesi ile fizibilite ve olgunluk analizi

Çözüm Değerlendirmesi

Kabul edilebilirlik ve maliyet-fayda değerlendirmesi

Başarı ve kabul kriterlerini içeren uygulama planı ve pilot uygulama

Yapay zeka pilot uygulamalarında yinelemeli yaklaşım ve Kalite Kontrol İncelemesi (Quality Gate Review) İyileştirme

Kontrol – Kontrol Süreçleri ve Sürdürülebilir Uygulama (yaklaşık 2 gün)

Sistemin devreye alınması, süreçlerin istikrara kavuşturulması ve başlangıç aşamasının desteklenmesi

Standart Çalışma Prosedürleri ve Kontrol Planı

KPI'lar, istatistiksel süreç kontrolü, kontrol kartları ve müdahale önlemleri

Dengeli Puan Kartı ve yapay zeka destekli izleme

Denetim konsepti

Proje Kapanışı, Devir Teslimi ve Yapay Zeka Destekli Dokümantasyon

Kalite Kapısı İnceleme Kontrolü

Proje çalışması, sınava hazırlık ve bitirme sınavı (yaklaşık 3 gün)