ISEE Vision Blog

Yük asansörü güvenliği: mevzuat, EN 81-31 ve kabine insan ya da forkliftle binilmesini önleyen 5 yöntem. Kilit, kart, sensör ve kamerayı karşılaştırın.

Fabrikada güvenlik kamera sistemi olayı kaydeder, yapay zeka kamera o anda müdahale eder. İki sistemin farkını ve birlikte nasıl çalıştığını öğrenin.

Yapay zeka güvenlik kamerası tespit eder; peki uyarı nereye gider? Ekrana düşen bildirim ile röle ve PLC'ye giden sinyal arasındaki farkı saniye saniye görün.

Yük altında çalışma neden ölümcül? Tavan vinci yük bölgesi için mevzuat, ikaz, bariyer, işaretçi ve vinçle hareket eden kamerayı karşılaştırın, açığı görün.

Kişisel koruyucu donanım yönetmeliği işverene ne yükler? Seçim, ücretsiz temin, uygulamalı eğitim, kullanımın denetimi ve kayıt, madde numaralarıyla.

Fotosel kapı nasıl çalışır, sıkışmayı nasıl önler, sınırları neler? Endüstriyel kapıda fotosel, EN 12453 ve forklifti insandan ayıran AI kamera rehberi.

HACCP nedir, 7 ilkesi neler? Gıda Hijyeni Yönetmeliği ne ister, endüstriyel mutfakta bone, eldiven ve el yıkama nasıl denetlenir? Gıda güvenliği rehberi.

Fotosel röle nedir? Alacakaranlık rölesi ile sensör röle çıkışını ayırın; NPN/PNP, NO/NC, kuru kontak ve güvenlik rölesi farkını sade dille öğrenin.

İSG nedir, ne demek? 6331 sayılı Kanun'un işverene yüklediği görevler, tehlike sınıfları, risk değerlendirmesi, eğitim ve önleme hiyerarşisini keşfedin.

İş güvenliği levhaları hangi renk ve şekilde olmalı? Yasak, uyarı, emredici, acil çıkış ve yangın levhalarının kuralları, yerleşimi ve sınırlarını öğrenin.

Endüstri 4.0 nedir, teknolojileri nelerdir? Kavramın doğuşu, akıllı fabrika, Türkiye'den doğrulanmış örnekler ve fabrikada ilk projeyi seçmek için tablo.

Kalite kontrol nedir, kalite güvenceden farkı ne? Giriş, proses ve final kontrol, gözle muayenenin sınırları ve sektöre göre otomatik kontrol yöntemleri.

Fabrikanız için yapay zeka kamera sistemi mi seçiyorsunuz? Teklif toplarken tedarikçiye sorulacak 9 soru, iyi cevap örnekleri ve deneme kontrol listesi.

Bir tablet ya da kapsülde "kusur" denince akla gelenleri tek tek açıklıyor, her birinin görüntüde nasıl ayırt edildiğini anlatıyoruz.

Medikal ambalajda "kusurlu ürünü ayırdık" demek yetmez; neyi, neden ve ne zaman ayırdığınızı gösterebilmeniz gerekir. Bu yazı, görüntülü kaydın kalite ekibinin işini nasıl değiştirdiğine odaklanıyor.

Kapak, şişe ve dolum hattında yapay zekâ ile denetimi konuşurken masaya hep aynı sorular geliyor. Burada onları, işin içinden ve abartmadan cevaplıyoruz.

Gıdada her ürün birbirinden farklıdır. Kusuru bulmak için "kusur neye benzer" diye değil, "sağlam neye benzer" diye sormak gerekir.

Kumaş kontrol masasında sekiz saat geçiren herkes bilir: sorun yöntemde değil, insanın sınırlarındadır. Bu sınırları bilmek, kontrolü nereye ve nasıl destekleyeceğinizi gösterir.

Mobilyada kaliteyi en iyi usta bilir; ama ustanın gözü her parçanın başında duramaz. Sorun, o bilgiyi seri üretime taşımaktır.

Tek bir çatlak bir ıskartadır. Aynı yerde tekrarlayan çatlaklar ise bir mesajdır.

Demoda her sistem iyi görünür. Asıl fark, sizin yüzeyinizde, sizin ışığınızda ve sizin ürün değişiminizde ortaya çıkar.

Düz bir sacda çizik kolay görülür. Sorun, yüzeyin kendisi binlerce "çizgi" ve "delik"ten oluştuğunda başlar.

Otomotivde kusurlu parçanın bedeli çoğu zaman parçanın kendisinden çok, ardından gelen sorulardır. Bu yazıda bir 8D sürecinin adımları üzerinden, parça bazında görsel kaydın tedarikçinin elini nasıl güçlendirdiğini anlatıyoruz.

Boru ve hortum üreticileriyle konuştuğumuzda görsel denetim fikrine karşı hep benzer itirazlar duyuyoruz. Hepsinin içinde doğru bir taraf var. Ama hiçbiri tek başına "gözle kontrol yeter" demek için yeterli değil.

Kabloda kusur küçüktür ama makaraya sarıldığı anda bütün makaranın sorunu hâline gelir. Bu yazıda bir iade şikâyetinden geriye doğru giderek kusurun nerede yakalanması gerektiğini anlatıyoruz.

Pres fotoseli ve güvenlik ışık perdesi nasıl çalışır? Tip 2 ve Tip 4 farkı, EN ISO 13855'e göre güvenlik mesafesi hesabı, muting/blanking ve yapay zekâ kameranın ek katman rolü.

İş kazası bildirimi ne zaman ve nasıl yapılır? 5510 ve 6331 sayılı kanunlara göre üç iş günlük süre, SGK elektronik bildirim adımları, tutanak içeriği ve yaptırımlar.

Risk analizinin tanımı, 6331 sayılı Kanun ve Risk Değerlendirmesi Yönetmeliği'ndeki yeri, Fine-Kinney ve 5x5 matris gibi yöntemler ve sahadan örnekler.

Makina Emniyeti Yönetmeliği'nin kapsamı, imalatçının yükümlülükleri, Ek I güvenli tasarım ilkeleri, işveren için geçerli yönetmelik ve 2023/1230 değişikliği.

Kişisel koruyucu donanımın mevzuattaki tanımı, KKD türleri ve kategorileri, işveren ile çalışanın yükümlülükleri ve KKD kontrolünün otomatikleştirilmesi.

Ramak kala olayın mevzuattaki tanımı, işverenin inceleme yükümlülüğü, bildirim formu alanları, sektör örnekleri ve yapay zekâ kameralarıyla otomatik kayıt.

Kör nokta uyarı sistemi nedir, nasıl çalışır? Otomobilden fabrikaya: ayna, mavi ışık, radar, UWB ve yapay zeka kamera karşılaştırması ve seçim soruları.

Endüstriyel alanlarda araç hız tespiti gerçekte nasıl çalışır? Hız sınırlayıcılar, geofence bölgeleri ve AI kameraları karşılaştırın. Bugün ücretsiz değerlendirme planlayın.

Endüstriyel alanlarda araç tanımlama tek bir teknoloji değil, üç katmandır. ANPR, RFID ve AI görüyü karşılaştırın. Ücretsiz saha değerlendirmesi planlayın.

Endüstriyel alanlarda trafik yönetimi nasıl çalışır? Ayrıştırma, hız kontrolü ve AI kameralarla katmanlı bir savunma planı kurun. Ücretsiz saha değerlendirmesi alın.

Yapay zeka güvenlik yatırımı için iş gerekçesini oluşturun: kaza tasarrufu, sigorta azaltma ve verimlilik kazanımlarını hesaplayan maliyet-fayda çerçevesi.

Lojistik ve depolarda yapay zeka güvenliği: forklift çarpışma önleme, dock güvenliği ve KKD uyumu için kapsamlı rehber.

Demir çelik tesisinde yapay zeka görüntü sistemleriyle güvenliği dönüştürün: vinç izleme, KKD tespiti ve erişim kontrolüyle iş kazalarını azaltın.

Edge AI ve bulut tabanlı güvenlik sistemlerini gecikme, gizlilik ve maliyete göre karşılaştırın. Tesisiniz için doğru mimariyi seçin.

Yapay zeka güvenlik çözümlerinin otomotiv üretiminde montaj hattı çalışanlarını nasıl koruduğunu öğrenin — robotlar, presler ve boya kabini tehlikeleri.

Yapay zeka destekli endüstriyel güvenlik sistemlerine kapsamlı rehber — bilgisayarlı görü ile iş kazalarını önleme, uyum sağlama ve çalışan koruma.

Endüstriyel yapay zeka kamera sistemlerinde KVKK uyumu, veri gizliliği ve Edge AI teknolojisinin gizlilik avantajlarını inceleyen kapsamlı rehber.

Pres makinelerinde ışık perdesi ile yapay zeka kameralı güvenlik sisteminin detaylı karşılaştırması. El algılama, muting sorunu ve bypass riskleri.

Forklift-yaya çarpışma önlemede UWB tag tabanlı sistemler ile yapay zeka kamera çözümlerinin detaylı karşılaştırması. Maliyet, kurulum ve etkinlik analizi.

AI kameralar ile ışık perdeleri, lazer tarayıcılar ve UWB sistemlerin kapsamlı teknik karşılaştırması. Avantajlar, dezavantajlar ve doğru çözümü seçme rehberi.

Yapay zeka teknolojilerinin endüstriyel iş güvenliğini nasıl dönüştürdüğünü, AI kamera sistemlerinin avantajlarını ve yatırım geri dönüşünü inceleyen kapsamlı rehber.

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