BİZİM CÜMLELERİMİZLE

2025 verileri ışığında Türkiye’de iş kazalarının neden yüksek seyrettiğini ve yapay zekâ destekli kamera sistemlerinin önleyici etkisini ele alan değerlendirme.

Tepe ve tavan vinçlerinde yük hareketi, kör noktalar ve insan-yük etkileşimi kaynaklı riskleri azaltmak için alınabilecek önlemleri ve yapay zeka destekli kamera çözümlerini ele alan değerlendirme.

Tehlikeli iş makineleri etrafında, geleneksel güvenlik önlemlerine rağmen kazaların neden hâlâ yaşandığını net ve veriye dayalı şekilde ele alan bu yazı; sensör tabanlı koruma sistemlerinin gizli sınırlarını ortaya koyarken, yapay zeka destekli kamera teknolojilerinin neden çok daha güvenli, güvenilir ve üretim dostu bir yaklaşım sunduğunu açıklamaktadır. Sürekli alan izleme, manipülasyon tespiti ve uzuv bazlı risk analizi sayesinde, modern tesislerin verimlilikten ödün vermeden kazaları oluşmadan önce nasıl engelleyebileceğini göstermektedir.

Bu blog yazısı, yapay zeka çözümlerinde veri güvenliği ve yönetimi kapsamında yürürlükte olan güncel düzenlemeleri ele almaktadır. GDPR, KVKK ve ISO/IEC 42001 standartlarını temel hatlarıyla açıklayarak, kişisel verilerin korunması, etik yapay zeka yönetimi ve yasal uyumluluk süreçlerinin kurumlar için neden kritik olduğunu sade ve anlaşılır bir şekilde ortaya koymaktadır.

Bu blog yazısı, yapay zekanın Kişisel Koruyucu Donanım (KKD) tespitinde nasıl etkin bir rol oynadığını ve iş sağlığı ve güvenliği süreçlerine sağladığı katkıları ele almaktadır. ISEE-CAM’in yapay zeka tabanlı nesne tespit teknolojisi sayesinde çalışanların KKD kullanımının otomatik olarak izlenmesi, eksik veya hatalı ekipman kullanımında anlık uyarı verilmesi ve böylece iş kazalarının önlenmesine yönelik daha güvenli ve sürdürülebilir çalışma ortamlarının oluşturulması açıklanmaktadır.

Bu blog yazısı, endüstriyel alanlarda forklift kazalarının temel nedenlerini ve sürücü dikkatsizliği ile kural ihlallerinin iş sağlığı ve güvenliği üzerindeki etkilerini ele almaktadır. ISEE-CAM’in bilgisayarlı görü tabanlı gelişmiş forklift güvenlik modları (Mode 4–17) aracılığıyla insan, araç ve alan tespitine dayalı çözümlerin kazaları nasıl önlediğini ve çalışma ortamlarında güvenliği nasıl artırdığını açıklamaktadır.

Bu yazı, endüstriyel üretim hatlarında bilgisayarlı görü tabanlı yapay zeka ile anomali tespitinin önemini, kullanım alanlarını, tarihsel gelişimini ve teknik yaklaşımlarını ele alarak kalite kontrol süreçlerinde zaman, maliyet ve güvenilirlik avantajlarını kapsamlı şekilde açıklamaktadır.

Bu yazıda YOLOv5 algoritmasıyla derin öğrenme tabanlı nesne tespiti süreci detaylıca ele alınmaktadır. Data.yaml dosyasının hazırlanmasından model seçimine, eğitim parametrelerinin ayarlanmasından eğitim çıktı grafiklerinin yorumlanmasına kadar adım adım rehber sunulmaktadır. Ayrıca gerçek zamanlı çıkarım süreci de örnek komutlarla açıklanmıştır.

Bu yazıda YOLO algoritmasıyla nesne tespiti için gerekli olan veri seti oluşturma ve etiketleme süreci detaylıca ele alınmaktadır. Kaliteli veri toplamanın önemi, etiketleme araçlarının kullanımı, YOLO formatının yapısı, veri ayrımı (train/valid/test) ve overfitting ile mücadele yöntemleri örneklerle açıklanmıştır.

Bu yazıda bilgisayarlı görü (computer vision) kavramı, nesne tespiti süreci ve yaygın kullanılan algoritmalar detaylıca ele alınmaktadır. Özellikle YOLO algoritmasının çalışma mantığı, bounding box üretimi ve güven skoru hesaplaması adım adım açıklanırken, diğer algoritmalarla karşılaştırmalar da sunulmuştur.

Bu yazıda lojistik yükleme alanlarında yaşanan iş kazalarının sebepleri ve yapay zekalı sistemler ile nasıl önlenebileceği ele alınmaktadır.

Bu blog yazısı, fabrikalar için temel iş güvenliği önlemlerini özetleyerek kazaların önlenmesinde yapay zeka destekli sistemlerin acil gerekliliğini vurgulamaktadır. Hız sınırlandırmalı forkliftler, yapay zeka ile izlenen kişisel koruyucu donanım uyumu ve insan-makine yakınlık takibi sağlayan ISEE-CAM gibi pratik ve düşük maliyetli çözümler sunarak sanayi kazalarını azaltmayı ve operasyonel verimliliği artırmayı hedeflemektedir.

Kaynak makinaları ve kaynakçılık işleri her geçen gün artış göstermektedir. Bununla birlikte ise yaşanan iş kazaları ve meslek hastalıkları da hızla artmaktadır.

Demir - Çelik sanayisi en ağır üretim endüstrilerinden biridir. Çok büyük metal yığınları dev makineler tarafından taşınır ve eritilir.

MQTT protokolü 1999 yılında petrol ve gaz sektörü için geliştirilmiştir. Mühendisler, petrol boru hatlarını uyduyla gözlemlemek için minimum düzeyde bant genişliğine sahip ve en az seviyede enerji tüketen bir protokole ihtiyaç duyuyordu