Sizin işletmeniz / örgütünüz için hangi metodolojinin doğru olduğunu nasıl belirleyebilirsiniz? Özellikle üretim faaliyetlerini geliştirmek isteyen işletmelerde standart soru şu: Yalın, Toplam Kalite Yönetimi (TKY), Altı Sigma, Çevik, Esnek, Tepkisel, Kısıtlar Teorisi, Taguchi, Tersine Mühendislik ve diğer tüm öngörülen iyileştirme programları arasındaki farklar nelerdir? Bu sorunun altında “çözümler” ormanında mantıklı bir gezinmenin yolunu bulmaya ihtiyaç var ve tam olarak size uyan birini seçmeniz gerekmektedir. Çünkü oyalanarak zaman kaybetmeyi, katma değer sağlamayacak faaliyetlere kaynak tüketmeyi kaldıramayacak bir rekabet ortamı söz konusu.

Üretim yönetiminde kullanılan yaklaşımlar uzun bir liste oluşturabilir. Paradigma sıfatı ile eşleştirdiğimizde ise durum değişmektedir. Paradigma üzerine yapılan açıklamalar ile düşünüldüğünde Toplam Kalite Yönetimi, Yalın, Altı Sigma ve Kısıtlar Teorisinin etki düzeylerinin ve etki alanlarının yüksek olduğu ve işletmeciliğe yeni bir bakış açısı sundukları görülmektedir. Ve yaklaşık yarım asra yakın bir zamandır, halen bilinirlikleri devam etmektedir. En temel düzeyden başlarsak tüm bu metodolojilerin temel amaçları noktasında hemen bir ayrışmanın olduğu görülmektedir. Örneğin; Altı Sigma tutarlılığı sağlamada sürekliliği hedeflerken, Kısıtlar Teorisi iş hacmini arttırmayı öncelemektedir. Yalın değer üzerinden şekillenir ve müşteriye değer sunmayı amaçlar. Toplam Kalite Yönetimi ise akla gelen her alanda kaliteyi hedefler. İşletmelerin istediği para kazanmaya giden yolda hangisi ya da hangileri daha parlak sonuçlar vermektedir? Neden farklı öncelikleri var? Yoksa formül hepsinin entegrasyonunda mı gizli?

Teknolojik alanda sürekli yeni gelişmelerin meydana geldiği günümüzde ve yoğun rekabet ortamında işletmelerin fiziksel varlıkları önemlerini yitirmektedir. Entelektüel sermaye ile inovasyon yetkinlik seviyesi gün geçtikçe işletmelerin en önemli güçlerinden biri haline gelmiştir. İnovasyonun en önemli kaynaklarından biri olan entelektüel sermaye faktörleri, işletmeler açısından belirleyici bir rol oynamakta ve çalışan performansı ile işletme performansını ciddi bir şekilde etkilemektedir.

Dr. Nil Konyalılar bu çalışmasında; havayolu işletmelerinde entelektüel sermaye ve inovasyonun çalışan performansına etkilerini ortaya koymayı, İşletme yöneticilerinin, çalışanlarının ve ilgili diğer paydaşların yararlanabilecekleri bir kaynak oluşturmayı amaçlamıştır.

ÖNSÖZ’den

Yönetimde karar verme günümüzde otel işletmeleri için de birinci derecede önem taşıyan bir konu haline gelmiştir. Nitekim bazı bilim insanları, yönetim ile karar verme sürecini, eş anlamda tutacak kadar ileri gitmişlerdir. Çünkü yönetici, yönetimdeki planlama, örgütleme, yöneltme, koordinasyon ve denetim işlevlerini yerine getirirken sürekli bir biçimde karar alma durumundadır. Diğer bir ifade ile karar verme, ayrı bir yönetim faaliyeti olmaktan çok, bütün yönetim faaliyetlerine temel teşkil eden bir unsurdur. Karar verme, bir sorunun çözümüne ilişkin olası yollardan en uygun olanın seçilmesi olarak tanımlanabilir. Herhangi bir konuda karar verme yönetimin özüdür, esasıdır.

Yönetim sürecinin niteliği karar verme süreci tarafından belirlenir. Yönetim sürecinin tüm diğer nitelikleri karar vermeye bağlıdır; karar verme ile örülmüş, bütünleşmiştir. Karar vermek, sorunu çözmek için yöneticinin yargıda bulunmasıdır. Yönetim, kararla başlar, kararla biter.

Financial time series including high frequency structures like jumps, spikes and stochastic volatility are usually modeled in an ad-hoc manner by stochastic differential equations together with Levy processes. Estimating the parameters and determining the jump size distributions do not have a precise and universally accepted method. Under these circumstances, complexities and confusions usually arise. This book, approaches to this issue from a very different angle through introducing an autocorrelation one process together with finite number of Fourier series terms. Introduction of Fourier series to estimate the dynamics of the process is not done in an ad-hoc manner or as done before in dealing with seasonality. Here the moving average is transformed to a “moving and fluctuating” average by the help of Fourier series. Instead of adding jump structures to the model which makes the parameter estimation quite cumbersome, our model in discrete time can easily be transformed to a well-known mean reverting continuous time process. Moreover, our alternative model turned out to be a quite powerful and accurate forecasting technique.