Ürün Müdürü ve Altı Sigma Sarı & 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)

Altı Sigma Sarı Kuşak (yaklaşık 1 hafta)

Altı Sigma stratejisine giriş - Sarı Kuşak (yaklaşık 1,5 gün)

Altı Sigma nedir? Tarih ve felsefe

Bir bakışta DMAIC proje aşamaları ve bireysel hedefleri

Roller ve sorumluluklar

Yalın ve QM bağlamında Altı Sigma (OpEx)

Proje hedefinin, kapsamının ve paydaşlarının yapılandırılmasında yardımcı olarak yapay zeka

İyileştirme projesinde yapay zeka (yaklaşık 0,5 gün)

YZ Türleri (ML,DL,LLM,GenAI)

Veri ve bilgi istemi temelleri

Yönetişim ve güvenlik

Tanımlama aşaması (yaklaşık 0,5 gün)

Problem ve proje tanımı (Proje Şartı)

Müşteri gereksinimlerini anlama (VOC-CTQ)

Süreç görselleştirme (SIPOC)

Operasyonel tanım ve veri kalitesi

Basit VOC örneklerinin yapay zeka destekli kümelenmesi

Ölçüm aşaması (yaklaşık 0,5 gün)

Süreç haritalama (akış şeması ve swimlane)

Ölçüm sistemi analizine (MSA) ilişkin içgörü

Temel anahtar rakamlar (DPMO, Sigma Seviyesi)

Veri türleri ve toplanması (grafiksel analizler)

Ölçüm planı kontrol listeleri, inandırıcılık kontrolleri için yapay zeka

Analiz aşaması (yaklaşık 1 gün)

Neden-sonuç analizi (5-Neden, Ishikawa)

İstatistiksel yöntemlerin temelleri

Makineler ve süreç kapasitesi hakkında içgörü

İyileştirme aşaması (yaklaşık 0,5 gün)

Çözüm fikirleri üretin (Poka Yoke)

Risk değerlendirmesi ve FMEA'nın tanıtımı

Kontrol aşaması (yaklaşık 0,5 gün)

Süreç izlemenin tanımı (kontrol planı)

İstatistiksel süreç kontrolüne (SPC) ilişkin içgörü

Süreç dokümantasyonu ve standardizasyonu (SOP)

Altı Sigma Yeşil Kuşak (yaklaşık 3 hafta)

Altı Sigma ile Proje Yönetimi - Yeşil Kuşak (yaklaşık 1 gün)

Proje yöneticisi olarak Yeşil Kuşak

İş kırılım yapısı (WBS), proje iletişimi ve dokümantasyonu

Ekip çalışması ve liderlik

Gelişmiş istatistik uygulama araç ve yöntemlerini kullanarak DMAIC proje aşamalarından geçme

Yapay zeka destekli proje yönetimi: riskler/bağımlılıklar, program risk analizi

Tanımlama aşaması (yaklaşık 1,5 gün)

Proje profili, iş vakası

Proje kapsamı, paydaş ve risk analizi

CTQ dönüşümünde VOC (CTQ ağacı)

Ekip kompozisyonu, proje planlaması (Gantt şeması, kilometre taşı planlaması)

Maliyet hesaplama ve hedef formülasyonu (fayda)

Ölçüm aşaması (yaklaşık 2,5 gün)

İleri istatistiksel temeller

Görselleştirme ve yorumlama (histogram, çalışma grafiği, kutu grafiği)

Kısa vadeli ve uzun vadeli kabiliyet (MFU, PFU)

Sigma seviyesinin hesaplanması ve yorumlanması

Süreç göstergeleri (Pp, Ppk, Cp, Cpk)

Ölçüm sistemi analizleri (MSA), sapma, mastar R&R

Yapay zeka destekli veri kontrolleri (eksik değerler, aykırı değer bilgileri)

Analiz aşaması (yaklaşık 4 gün)

Hipotez geliştirme, korelasyon analizi

Korelasyon (Pearson) ve varyans analizi (ANOVA)

Yalın zaman ve değer akışı (verim, OEE, VSM)

Yapay zeka ile arıza modlarına göre Pareto için metin / hata kodu kümeleme

İyileştirme aşaması (yaklaşık 1 gün)

Deney Tasarımı (DoE)

Çözüm üretme ve yaratıcılık yöntemleri (zihin haritalama, beyin fırtınası/yazma, 6-3-5 yöntemi)

Test (Poka Yoke, pilot uygulama, maliyet-fayda analizi)

Risk minimizasyonu (FMEA, RPN değerlendirmesi)

Uygulama

Kontrol aşaması (yaklaşık 1 gün)

Sürdürülebilir uygulama (kontrol planı)

SPC, kalite kontrol grafikleri (X̄-R grafiği, X̄-s grafiği)

Süreç izleme (KPI, dashboard, BSC)

Proje tamamlama ve devir teslim

Yapay zeka destekli KPI hikayesi/yönetim özeti

Proje çalışması, sertifikasyon hazırlığı ve sertifikasyon sınavı (yaklaşık 4 gün)