Planlı Eskitme - Teknoteleskop

“Suçlamak, anlamaktan daha kolaydır, çünkü anlarsan, değişmen gerekir.”

Planlı Eskitme Teorisi

Öncelikle bu teori hakkında bazı bilgilendirmeler yapalım, daha sonra ise yorumlamalarımız yapalım.

Planlı eskitme teorisi ürünlerin bilinçli olarak kısa ömürlü olacak şekilde tasarlanması ve üretilmesini öneren bir yaklaşımdır. Bu teori ürünlerin sık sık değiştirilmesini teşvik ederek firmaların karlarını artırmayı amaçladıklarını ürünlerin arızalanmaya veya modası geçmeye meyilli olmasıyla tüketicilerin daha sık yeni ürünler satın almasını sağlayarak şirketlerin gelirlerini artırabileceklerini savunurlar.

Planlı eskitme teorisi özellikle teknoloji, moda, otomotiv ve ev aletleri gibi sektörlerdeki ürünler planlı eskitme stratejileri kullanılarak kısa ömürlü hale getirildiğini savunmaktadır.

Planlı eskitmenin türleri:

Dayanıklılığın Azaltılması: Ürünler kolayca bozulacak şekilde tasarlanabilir veya üretilebilir.
Estetik Eskitme: Ürünlerin modası geçmesi için trendlere göre sürekli olarak değiştirilmesi.
Malzeme Eskitme: Ürünlerin belirli bir süre sonra bozulması için düşük kaliteli malzemeler kullanılarak üretilmesi.
Onarımın Zorlaştırılması: Ürünlerin tamiri pahalı veya imkânsız hale gelecek şekilde tasarlanabilir.
Psikolojik eskime: Tüketiciler yeni ürünlerin daha iyi ve daha çekici olduğunu düşünmeye teşvik edilir. Örneğin reklamlar ve pazarlama kampanyaları yeni ürünlerin modaya uygun ve gerekli olduğunu göstermeye odaklanır.
Psikolojik Eskitme: Tüketicilerin yeni ürünlere ihtiyaç duyduklarına dair ikna edilmesi için reklamcılık ve pazarlama tekniklerinin kullanılması.
Tasarlanmış eskime: Ürünler belirli bir süre sonra arızalanacak şekilde tasarlanır. Örneğin bir ampulün normalden daha kısa bir ömre sahip olması için tasarlanması.
Teknolojik eskime: Yeni ürünler eski ürünlerin daha cazip görünmesini sağlayacak şekilde sürekli olarak geliştirilir. Örneğin yeni bir cep telefonu modelinin piyasaya sürülmesi eski modellerin modası geçmiş görünmesini sağlar.
Teknolojik Gelişimin Hızlandırılması: Yeni modeller sürekli olarak piyasaya sürülerek eski modellerin modası geçmiş görünmesi sağlanabilir.

Bütün bunlarla birlikte planlı eskitme teorisini bilişim teknolojileri açısından değerlendirelim:

Planlı eskitme teorisini bilişim teknolojileri açısından değerlendirdiğimizde bu teorinin bazı yönlerden mantıksız olduğunu belirtebiliriz. Özellikle uzun yıllar boyunca ürünlerine yazılımsal destek sunan markalar için bu teori oldukça tutarsız gözükmektedir. Eğer bir marka planlı eskitme uyguluyorsa neden aynı zamanda ürünlerinin uzun süre sorunsuz çalışması için bu kadar çaba sarf etsin ki? Yazılımsal destek ürünlerin daha uzun süre güncel ve kullanışlı kalmasını sağlar bu da planlı eskitme ile çelişir.

Kurumsal cihaz üreticileri açısından bakıldığında ise bu markaların öncelikli hedefi genellikle marka kalitesini artırmak ve müşteri memnuniyetini sağlamaktır. Yüksek kaliteli ürünler üretmek ve bu ürünlere kullanım ömürleri boyunca destek sunmak markanın itibarını ve müşteri bağlılığını artırır. Uzun vadede bu strateji daha sürdürülebilir bir gelir modeli sunar. Dolayısıyla kaliteli üretim ve uzun vadeli destek, kısa vadeli kazanç sağlamayı amaçlayan planlı eskitme teorisine göre daha mantıklı ve kazançlı bir yaklaşımdır.

Planlı eskitme teorisini savunmak için sadece arızalanan cihazlara bakmak yanıltıcı olabilir. Arızalanan cihazlar planlı eskitmeden ziyade üretim hataları, kullanıcı hataları veya doğal aşınma ve yıpranma gibi çeşitli faktörlerden kaynaklanabilir. Ayrıca birçok marka, cihazlarının dayanıklılığını ve performansını artırmak için sürekli olarak araştırma ve geliştirme faaliyetlerinde bulunmaktadır.

Planlı eskitme teorisi bilişim teknolojileri bağlamında her zaman geçerli olmayabilir ve bu teoriyi tüm sektör geneline yaymak doğru bir yaklaşım olmayacaktır. Bu nedenle arızalanan cihazların tümünü planlı eskitme teorisine bağlamak yerine her bir durumu kendi bağlamında değerlendirmek daha sağlıklı bir yaklaşımdır.

Survivorship Bias (Sağkalım yanlılığı)

Sağkalım yanlılığı (Survivorship Bias) sadece “hayatta kalan” örneklerin dikkate alındığı ve başarısız olanların göz ardı edildiği bir yanlılık türüdür. Bu yanlılık analizler ve karar verme süreçlerinde ciddi hatalara yol açabilir. Bilişim teknolojileri ve ürün geliştirme süreçlerinde sağkalım yanlılığına dikkat etmek ürünlerin karşılaştığı sorunları daha doğru ve kapsamlı bir şekilde anlamak açısından kritiktir.

İkinci Dünya Savaşı sırasında bombardıman uçakları geri döndüğünde mühendisler uçakların hasar alan yerlerini inceliyor ve uçakların daha dayanıklı olması için kurşun delikleri olan yerleri güçlendirme çalışmaları yapıyorlardı. İstatistikçi Abraham Wald bombardıman uçaklarının düşman ateşinden kaynaklanan kayıplarını nasıl en aza indireceğini düşünürken hayatta kalma önyargısını hesaplamalarına aldı.

Wald’ın da dahil olduğu Columbia Üniversitesi İstatistiksel Araştırma Grubu (SRG) görevlerden dönen uçaklara verilen hasarı inceledi ve en az hasar gösteren bölgelere zırh eklenmesini önerdi.

Geri dönen uçaktaki kurşun delikleri bir bombardıman uçağının hasar alabileceği ve yine de üsse güvenli bir şekilde dönebilecek kadar iyi uçabileceği alanları temsil ediyordu. Bu nedenle Wald donanmanın geri dönen uçakların zarar görmediği bölgeleri güçlendirmesini önerdi ve bu bölgelerde vurulan uçakların kaybolma olasılığı en yüksek olan uçaklar olduğu sonucunu çıkardı.

Eski yöntemde ağır veya ölümcül hasar alan uçaklar geri dönüş yapamadığı için sanki o kısımlardan hasar almıyormuş gibi bir algı ortaya çıkmıştı. Oysaki durum tam tersiydi. Asıl önemli olan, hasar yerleri ile geri dönmeyi başaran uçakların hasar aldıkları yerin tam aksi yerlerdi.

Kaynak: https://en.wikipedia.org/wiki/Survivorship_bias

Wald’ın analizine göre geri dönen uçaklardaki kurşun delikleri bu uçakların hasar alabileceği ve yine de üsse güvenli bir şekilde dönebilecek kadar dayanıklı olduğu bölgeleri temsil ediyordu. Dolayısıyla vuruldukları halde geri dönebilen uçakların deliklerinin yoğun olduğu bölgeler kritik olmayan bölgelerdi. Esas güçlendirilmesi gereken bölgeler ise geri dönmeyi başaramayan uçakların vurulduğu yerlerdi. Bu nedenle Wald Donanmanın geri dönen uçakların zarar görmediği bölgeleri güçlendirmesi gerektiğini önerdi. Wald’ın bu çıkarımı ağır veya ölümcül hasar alan uçakların geri dönmeyi başaramadığı için incelenemediğini ve bu nedenle kritik bölgelerin göz ardı edildiğini ortaya koydu.

Wald’ın çalışması sağkalım yanlılığının yanıltıcı sonuçlara yol açabileceğini açıkça göstermiştir. Geleneksel yöntemle ağır veya ölümcül hasar alan uçakların geri dönmediği için bu kısımların hasar almıyormuş gibi algılanması söz konusuydu. Aslında geri dönmeyi başaran uçakların hasar aldığı yerler kritik olmayan bölgelerdi. Bu yanlış algı uçakların kritik bölgelerinin zayıf kalmasına ve dolayısıyla savaş sırasında daha fazla uçağın kaybedilmesine neden olabilirdi.

Wald’ın analizi yalnızca uçak zırhlama stratejilerinde değil aynı zamanda genel anlamda sağkalım yanlılığının etkilerini anlamak için de önemli bir katkı sağlamıştır. Sağkalım yanlılığı birçok alanda veri analizi ve strateji geliştirme süreçlerinde dikkat edilmesi gereken bir konudur. Wald’ın çalışmaları sağkalım yanlılığının tespiti ve bu yanlılıktan kaçınma yolları konusunda önemli bir örnek teşkil etmektedir.

Sağkalım yanlılığı verilerin eksik veya yanıltıcı olmasına neden olabilecek önemli bir istatistiksel hatadır. Abraham Wald’ın İkinci Dünya Savaşı sırasında uçak zırhlama stratejileri konusundaki çalışmaları sağkalım yanlılığının pratik etkilerini ve bu yanlılıktan kaçınma yollarını açıkça göstermiştir. Wald’ın önerisi geri dönen uçakların hasar görmediği bölgelerin güçlendirilmesi gerektiğini ortaya koyarak askeri stratejilerde daha doğru ve etkili kararlar alınmasına katkıda bulunmuştur. Sağkalım yanlılığının anlaşılması ve bu yanlılıktan kaçınma yöntemlerinin uygulanması veri analizi ve strateji geliştirme süreçlerinde daha güvenilir ve geçerli sonuçlar elde edilmesine yardımcı olacaktır.

Başka bir örnekle konuyu ele alalım

1987 yılında yapılan araştırmada birinci kattan altıncı kata kadar düşen ve hayatta kalan kedilerin, altı kat ve daha yüksek katlardan düşen kedilere göre daha fazla yaralandıkları rapor edilmiştir. Bu durumun olası açıklaması ise kedilerin yaklaşık beş kattan düştükten sonra son hıza ulaşması ve bu noktadan sonra rahatlayarak altı veya daha fazla kattan düşen kedilerin daha az ciddi yaralanmalarla kurtulması şekilden açıklanmıştır. Ancak 1996’da The Straight Dope gazetesinde bu fenomenin sağkalım yanlılığı (Survivorship Bias) ile de açıklanabileceği öne sürülmüştür.

Sağkalım Yanlılığı ve Kedilerin Düşme Yaralanmaları

Sağkalım yanlılığı sadece hayatta kalan örneklerin incelenmesi ve başarısız olan ya da ölen örneklerin göz ardı edilmesi durumunda ortaya çıkan bir yanlılıktır. Bu durum yapılan analizlerin ve çıkarımların eksik veya hatalı olmasına neden olabilir.

Yüksekten düşen ve ölen kedilerin veterinerlere götürülme olasılığı, hayatta kalan ve yaralanan kedilere göre daha düşüktür. Bu nedenle veteriner kliniklerine sadece hayatta kalan kedilerin götürülmesi ölü kedilerin verilerinin çalışmalarda rapor edilmemesi sonucunu doğurur. Bu çalışmalarda sadece yaralı veya hayatta kalan kedilerin rapor edilmesine ve dolayısıyla sağkalım yanlılığına yol açar.

Altı kattan düşen kedilerin daha fazla yaralandığının rapor edilmesi, hayatta kalan kedilerin verilerinin daha çok incelenmesinden kaynaklanabilir. Ölen kediler analiz dışı kaldığında hayatta kalanlar arasında daha fazla yaralanma görülmesi normaldir. Bu yanlılık altı kattan düşen kedilerin daha fazla yaralandığı sonucuna yanlış bir şekilde varılmasına neden olabilir.

Sağkalım yanlılığı kedilerin düşme yaralanmaları konusundaki analizlerde dikkate alınması gereken önemli bir faktördür. Yüksekten düşen kedilerle ilgili yapılan çalışmalarda ölen kedilerin göz ardı edilmesi elde edilen verilerin ve sonuçların eksik veya hatalı olmasına neden olabilir. Bu nedenle tüm düşme vakalarının kapsamlı bir şekilde incelenmesi ve sağkalım yanlılığının minimize edilmesi daha doğru ve güvenilir sonuçlar elde etmek için önemlidir.

Sağkalım Yanlılığı ve Elektronik Cihazlarda Arıza Tespit Yöntemleri

Sağkalım Yanlılığının Teorik Temelleri

Sağkalım yanlılığı analizlerin sadece başarılı veya mevcut örnekler üzerinden yapılması sonucunda oluşur. Bu durum başarısız veya eksik örneklerin göz ardı edilmesine neden olur ve sonuçların genel geçerliliğini tehlikeye atar. Sağkalım yanlılığı birçok alanda olduğu gibi elektronik cihazların arıza tespit yöntemlerinde de önemli bir etkendir.

Elektronik Cihazlarda Arıza Tespit Yöntemleri

Elektronik cihazlarda arıza tespiti cihazların performansını ve güvenilirliğini artırmak için kullanılan bir dizi teknik ve prosedürü kapsar. Bu yöntemler cihazların çalışma sırasında karşılaştığı sorunları tanımlamak ve çözmek amacıyla uygulanır. Yaygın arıza tespit yöntemleri şunlardır:

Arıza Kaydı Analizi: Geçmiş arıza kayıtlarının incelenmesi ve tekrarlayan sorunların belirlenmesi.
Durum İzleme: Cihazların çalışma durumlarının sürekli izlenmesi ve anormal durumların tespit edilmesi.
Önleyici Bakım: Cihazların düzenli olarak kontrol edilmesi ve potansiyel sorunların önceden tespit edilmesi.
Test ve Ölçüm: Cihazların performans parametrelerinin test edilmesi ve normalden sapmaların tespit edilmesi.

Sağkalım Yanlılığının Arıza Tespit Yöntemlerine Etkisi

Sağkalım yanlılığı elektronik cihazlarda arıza tespit yöntemlerinin etkinliğini olumsuz etkileyebilir. Yanlılık aşağıdaki şekillerde ortaya çıkabilir:

Eksik Veriler: Yalnızca başarılı cihazların analiz edilmesi başarısız olan veya arızalanmış cihazların göz ardı edilmesine neden olur. Bu durum arıza nedenlerinin tam olarak anlaşılmasını engeller.
Yanıltıcı Sonuçlar: Sağkalım yanlılığı arızaların nedenleri ve çözüm yöntemleri hakkında yanıltıcı sonuçlara yol açabilir. Örneğin sadece uzun ömürlü cihazların analiz edilmesi kısa ömürlü cihazların sorunlarının göz ardı edilmesine neden olabilir.
Yanlış Stratejiler: Yanlış veriler üzerinden yapılan analizler hatalı bakım ve onarım stratejilerine yol açabilir. Bu durum cihazların genel performansını ve güvenilirliğini olumsuz etkiler.

Sağkalım Yanlılığından Kaçınma Stratejileri

Düzenli Güncellemeler: Arıza tespit yöntemlerinin ve analiz süreçlerinin düzenli olarak güncellenmesi sağkalım yanlılığını minimize eder ve cihazların performansını artırır.
Eleştirel Düşünme: Verilerin kaynağının ve kapsamının eleştirel bir şekilde değerlendirilmesi sağkalım yanlılığından kaçınmak için önemlidir. Bu yaklaşım daha güvenilir ve geçerli sonuçlar elde etmeye yardımcı olur.
Kapsamlı Veri Toplama: Hem başarılı hem de başarısız cihazların verilerinin toplanması ve analiz edilmesi sağkalım yanlılığından kaçınmayı sağlar. Bu arıza nedenlerinin daha kapsamlı bir şekilde anlaşılmasına yardımcı olur.
Tersine Mühendislik: Arızalanmış cihazların detaylı incelenmesi ve analiz edilmesi sağkalım yanlılığını azaltır ve daha doğru sonuçlara ulaşılmasını sağlar.

Sağkalım yanlılığı elektronik cihazlarda arıza tespit yöntemlerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini olumsuz etkileyen önemli bir faktördür. Bu yanlılık yalnızca hayatta kalan veya mevcut cihazların analiz edilmesine dayalı olarak yapılan yanlış sonuçlara yol açabilir. Sağkalım yanlılığından kaçınmak için kapsamlı veri toplama, tersine mühendislik, eleştirel düşünme ve düzenli güncellemeler gibi stratejilerin uygulanması gerekmektedir. Bu yaklaşımlar elektronik cihazların performansını ve güvenilirliğini artırarak daha etkili arıza tespit yöntemlerinin geliştirilmesine katkı sağlar.

Teknik şartnamelerde yapılan düzenlemelerdeki asıl amaç bu sistematiğin oluşturulmasıdır. Ürünlerin arızalarında yapılacak çözümlerle birlikte arızalar oluşmadan gerekli tedbirlerin alınması da önemli bir husustur. Bu nedenle cihazların basit hesaplar yapılarak temini amaçlanmamalı, ilk aşamadan kullanım ömürleri doluncaya kadar bütün aşamalar iyi analiz edilerek fayda maliyet hesabı yapılmalıdır. Bu hesaplamada ağır şartlar getirerek maliyet artırmamalı, şartları yumuşatarak kalitesiz ürünlerin alınmasının da önüne geçilmelidir. Ucuz ürün aldım derken kalitesiz ürüne para vermemek kadar kaliteli ürün aldım diyerek hak ettiğinden daha pahalı ürün almak arasında bir fark olmayacaktır. Teknik işlemlerin detaylı incelenmesinin önemi burada ortaya çıkmaktadır.