Salut Cristi,

Felicitări pentru că te-ai apucat de treabă! Știu exact la ce te referi cu "mulțimea de informații" și sentimentul de pierdere. E o etapă absolut normală prin care treci majoritatea. Inginerie Integrată, nu? Eu am terminat acum doi ani și tema mea tot pe acolo era, legată de optimizare, doar că la un alt nivel industrial, cu focus pe... (scurtă pauză de gândire) ah, da, pe lanțuri de aprovizionare. Așa că ne înțelegem destul de bine.

Parcursul general, pentru mine, a fost genul ăla de cursă cu obstacole pe care nu țiezi exact că te pregătești complet pentru ea, dar înveți pe parcurs. Cele mai mari "țepene" le-am luat la început, cu definirea clară APROAPE SIGURĂ a problemei. Ce pare vag la început, chiar și "optimiza procese în...", se poate transforma într-un monstru de 30 de pagini dacă nu-ți setezi niște limite clare și ținte măsurabile.

Colectarea datelor... aici e o poveste. Depinde mult de "domeniul" specific în care vei merge. Eu am avut noroc că am făcut niște stagii prin companii unde am putut accesa (cu aprobări și șpagă emoțională la manageri) niște date din sistemele lor interne. Dar alții din grupa mea s-au lovit de refuzuri categorice de la firme, sau de date incomplete/murdare. Trebuie să fii pregătit să te adaptezi. Uneori, asta înseamnă să construiești modele simplificate, bazate pe date publice sau estimări educată, dacă nu poți obține date reale.

Partea de software/simulare... Aici iarăși, depinde. Dacă alegi un software standard, gen Arena, FlexSim, sau chiar un Excel mai avansat cu Visual Basic, e o chestie. Dacă mergi pe Python cu biblioteci gen NumPy, SciPy, Pandas, e altă discuție și implică mai mult programare. Eu am încercat să combin un pic - am folosit date din Arena pentru a calibra un model simplificat în Python, ca să pot face mai multe scenarii de "what-if". A fost o muncă migăloasă, recunosc, și partea de validare a modelului e crucială. Nu vrei să prezinti rezultate bazate pe o inferență greșită.

Ce sfat îți dau, pe lângă ce s-a mai zis?

1. Încetează să te gândești la licență ca la "lucrarea" aia fantastică, revoluționară. Gândește-te la ea ca la un exercițiu solid de aplicare a cunoștințelor de la facultate pe o problemă reală (sau aproape reală). Nu trebuie să reinventezi roata.
2. Vorbește DES cu coordonatorul. Dar nu du-te la el/ea cu "nu știu", ci du-te cu "am încercat X și Y, am obținut A și B, dar mă blochez aici pentru că..." sau "am citit despre T, credeți că e relevantă pentru problema mea?". Arată că ai depus efort.
3. Începe să scrii de la început. Nu lăsa totul pe final. Chiar și notițele tale despre cum colectezi datele, despre ce decizii iei la partea de analiză, pot fi baza pentru capitolele de metodologie. Te ajută să structurezi și să-ți clarifici singur pașii.
4. Caută studii de caz: Caută articole de cercetare, articole din reviste de specialitate sau chiar lucrări de licență/master similare pe Google Scholar sau pe bazele de date ale universității. Vezi cum au abordat alții probleme asemănătoare. Vei găsi un ghid subtil despre cum să structurezi o astfel de lucrare și ce tipuri de analiză se folosesc.

E o perioadă solicitantă, dar și una în care chiar poți să înveți enorm. Nu te crampona de detalii mărunte la început, încearcă să conturezi imaginea de ansamblu, apoi intră în detalii pe măsură ce avansezi.

Mult succes! Dacă mai apar întrebări sau te lovești de un obstacol specific, nu ezita
să mai postezi. Suntem aici să ne ajutăm reciproc. Ce subiect vag ai ales până acum? Poate un indiciu te poate ajuta să te gândești la anumoci.