Yapay Zeka Destekli Endüstriyel Güvenlik Sistemleri: Tespit, Önleme ve Uyum Rehberi
Yapay zeka destekli endüstriyel güvenlik sistemlerine kapsamlı rehber — bilgisayarlı görü ile iş kazalarını önleme, uyum sağlama ve çalışan koruma.
Yapay Zeka Destekli Endüstriyel Güvenlik Sistemleri: Tespit, Önleme ve Uyum Rehberi
Yalnızca Türkiye'de her 90 günde 425'ten fazla işçi iş kazaları sonucunda hayatını kaybetmektedir — bu oran, gelişmiş Avrupa ülkelerinin neredeyse iki katıdır. İSİG Meclisi'nin 2024 verilerine göre ülkemizde asgari 2.049 işçi iş cinayetine kurban gitmiştir. Küresel ölçekte ise Uluslararası Çalışma Örgütü, her yıl 2,3 milyondan fazla çalışanın meslek kazaları ve hastalıkları nedeniyle hayatını kaybettiğini; yüz milyonlarcasının ise ölümle sonuçlanmayan yaralanma yaşadığını açıklamaktadır.
Çarpıcı gerçek şu: İSO, iş kazalarının %98'inin önlenebilir olduğunu tahmin etmektedir. Önlenebilir ile önlenen arasındaki boşluğun arkasında neredeyse her zaman aynı sorun yatar: tutarlı, gerçek zamanlı izlemenin yokluğu — insan gözetiminin tek başına güvenilir biçimde sağlayamayacağı bir kapasite.
Yapay zeka destekli endüstriyel güvenlik sistemleri, tesislerin çalışanlarını koruma biçiminde köklü bir dönüşümü temsil eder. Bilgisayarlı görü, makine öğrenmesi ve edge AI işlemeyi bir araya getiren bu sistemler, işyerini günde 24 saat, haftada 7 gün izler; tehlikeleri oluştuğu anda işaretler. Bu rehber ihtiyacınız olan her şeyi kapsamaktadır: 7 temel güvenlik alanı, modern platformlardaki 23 tespit modu, dört aşamalı bir uygulama çerçevesi ve güvenlik yatırımı getirisini ölçme metodolojisi.
Endüstriyel Güvenlik Krizi: Mevcut Yaklaşımlar Neden Yetersiz?
Sorunun Boyutu
Rakamlar, endüstriyel iş yeri güvenliğinin bugünkü tablosunu çarpıcı biçimde ortaya koymaktadır:
- Türkiye: ÇSGB verileri, üretim, inşaat ve lojistik sektörlerinin büyük çoğunluğunu oluşturduğu 2024 yılında 2.049'un üzerinde mesleki ölümü kayıt altına almıştır
- Küresel: DSÖ ve İLO verileri, yıllık 374 milyon ölümle sonuçlanmayan iş yeri yaralanması olduğunu göstermektedir — neredeyse her saniye bir yaralanma
- Eksik raporlama: Araştırmacılar, asla güvenlik günlüklerine ulaşmayan ramak kala olayları nedeniyle gerçek kaza oranlarının resmi rakamların 3-5 katı olduğunu tahmin etmektedir
Endüstriyel üretimde en yaygın yedi kaza kategorisi:
- Forklift kaynaklı olaylar — kör noktalar, yaya çarpışmaları, hız ihlalleri
- Makine kaynaklı yaralanmalar — pres makineleri, robot hücreleri, konveyör kapma
- Düşme ve yüksek irtifa kazaları — merdivenler, yükseltilmiş platformlar, asma katlar
- KKD uyumsuzluğu — baretler, eldivenler, yelek yanlış takılmış ya da hiç takılmamış
- Tehlikeli bölgeye yetkisiz giriş — uygun yetkilendirme olmadan kısıtlı alanlara erişim
- Malzeme elleçleme hataları — raf çökmesi, yanlış istifleme, yük kayması
- Çevresel tehlikeler — gaz maruziyeti, ısı stresi, elektrik kazaları
Temel Nedenler: İnsan Faktörü
Bu olayların büyük çoğunluğu ortak kök nedenleri paylaşmaktadır:
- İnsan faktörleri: Uzun vardiyalarda yorgunluk, dikkat dalgalanması, üretim hedeflerinden kaynaklanan hız baskısı
- Süreç boşlukları: Eksik prosedürler, vardiyalar arası tutarsız uygulama, denetim kör noktaları
- Ekipman ve çevre: Büyük tesislerde yetersiz görünürlük, yetersiz bakım, karmaşık çok tehlikeli bölgeler
- Organizasyonel: Güvenlik rollerinde yetersiz kadro, rakip öncelikler, reaktif yerine reaktif kültür
Yaralanmanın Ötesindeki Kaza Maliyeti
Her olay, doğrudan tıbbi masrafların çok ötesinde finansal sonuçlar doğurur:
Doğrudan maliyetler: Tıbbi giderler, sigorta talepleri, işçi tazminat artışları, olay soruşturma maliyetleri, ÇSGB ihlal cezaları
Dolaylı maliyetler: Üretim duruşları, kayıp verimlilik, yedek işçi yetiştirme, ekipman onarım veya değiştirme, personel değişikliklerinden kaynaklanan kalite aksaklıkları
Kültürel maliyetler: Çalışan moralinde düşüş, yüksek riskli roller için işçi bulma güçlüğü, müşteriler ve denetçiler nezdinde itibar kaybı
Geleneksel Güvenlik Yaklaşımlarının Neden Yetersiz Kaldığı
- Manuel denetimler: Güvenlik görevlileri herhangi bir anda tesisin yalnızca küçük bir bölümünü izleyebilir; yorgunluk ve dikkat dağınıklığı kapsama boşlukları yaratır
- Fiziksel ışık perdeleri ve sabit koruyucular: Belirlenmiş giriş noktalarını korur ancak kör nokta oluşturur ve değişen düzenlere uyum sağlayamaz
- Giyilebilir cihazlar: Sınırlı tespit kapsamı, çalışan uyumuna bağımlı, bağlam veya davranışı izleyemez
- Geleneksel sensörler: Karmaşık çok faktörlü tehlike senaryolarını bağlamsal olarak anlayamaz
- Periyodik denetimler: Geriye dönük, neyin yanlış gittiğini belgeler; önlemez
Yapay Zeka Destekli Endüstriyel Güvenlik Sistemleri Nedir?
Yapay zeka destekli endüstriyel güvenlik sistemleri, çalışma ortamını sürekli izlemek için bilgisayarlı görü kameraları ve makine öğrenmesi algoritmalarını kullanır. Klasik CCTV sistemlerinin aksine, yalnızca kaydeden değil gerçek zamanlı analiz eden sistemlerdir. Tehlikeli koşullar, uyumsuz davranışlar ve yakınlık ihlalleri oluştuğu anda tespit edilir.
Temel Tespit Teknolojileri
Nesne Tespiti — Her video karesinde insanları, ekipmanı, KKD öğelerini ve tehlike konfigürasyonlarını tanımlayan yapay zeka modelleri. YOLO mimarisi modelleri (YOLOv5/v8) saniyede 30'dan fazla kare işleyerek tipik olarak %95'in üzerinde doğruluk oranına ulaşır.
Davranışsal Analiz — Nesneleri tespit etmenin ötesinde, sistem eylemleri anlar. Poz kestirimi el pozisyonlarını, vücut açılarını ve hareket örüntülerini takip eder. Aktivite tanıma, makineler yakınında koşmak, yetkisiz yapılara tırmanmak veya dikkatsiz makine operasyonu gibi güvensiz davranışları tespit eder.
Anomali Tespiti — Normal operasyon örüntüleri için istatistiksel temel çizgiler oluşturulur. Sapmaları — beklenmedik personel yoğunluğu, bölgede olağandışı hareket, süreç sapmaları — önceden tanımlanmış bir kural ihlal edilmese bile uyarı tetikler. Bu, kural tabanlı tespitin ötesinde tahmine dayalı bir katman sağlar.
Edge işleme mi Bulut işleme mi?
Yapay zeka çıkarımının nerede çalıştığı, güvenlik etkinliği açısından önemli sonuçlar doğurur. Tam teknik karşılaştırma: Edge AI vs Bulut Tabanlı Güvenlik Sistemleri →
Edge AI işleme — Çıkarım doğrudan kamerada veya onunla birlikte konumlandırılmış bir cihazda çalışır. Gecikme 30-100ms'dir. Video tesisi terk etmez. Sistem ağ kesintileri sırasında çalışmayı sürdürür. Bu, makine durdurma veya gerçek zamanlı müdahale gerektiren tüm güvenlik uygulamaları için doğru mimaridir.
Bulut tabanlı işleme — Video uzak sunuculara aktarılır; sonuçlar ağ üzerinden geri döner. Gecikme normal koşullarda 100-500ms, tıkanıklık sırasında daha yüksektir. İnternet bağımlılığı kullanılabilirlik riski yaratır. Analitik, raporlama ve model eğitimi için uygundur — makine durdurma işlevleri için değil.
23 Tespit Modu
Modern yapay zeka güvenlik platformları, kapsamlı bir önceden eğitilmiş tespit senaryosu kitaplığı sunar. ISEE Vision'ın platformu 23 farklı tespit modunu kapsar:
Personel Güvenliği (6 mod)
- Yetkili personel sayımı — tanımlı bölgelerde kişi sayısını takip etme
- Yoğunluk bölgesi yönetimi — maksimum doluluk limitlerini uygulama
- Yetkisiz alan erişimi — dışlama bölgelerine girişleri tespit etme
- Yalnız çalışan izleme — personelin gerekli destek olmadan çalışması durumunda uyarı
- Yük yönetimi için personel sayımı — vinçler, asansörler, kapalı alanlar
- Vardiya sınırı bölge izleme — tehlikeli çalışma alanları için giriş/çıkış takibi
Forklift ve Araç Güvenliği
7. Forklift-yaya yakınlığı — mesafe azaldıkça kademeli uyarılar
8. Forklift hız bölgesi denetimi — tanımlı düşük hız alanlarında hız izleme
9. Kör nokta uyarı sistemi — köşelerde ve kavşaklarda uyarı
10. Araç-araç yakınlığı — paylaşılan alanlarda çok araçlı etkileşimleri izleme
Vinç Operasyonları Güvenliği
11. Yük yolu tehlike bölgesi izleme — aktif vinç operasyonları altındaki personeli tespit etme
12. Vinç yaklaşım bölgesi uyarıları — vinç tabanları çevresinde güvenli mesafeyi koruma
KKD Uyum Tespiti
13. Baret / koruyucu kask tespiti
14. Yüksek görünürlüklü yelek tespiti
15. Güvenlik gözlüğü / göz koruyucu tespiti
16. Solunum koruyucusu (maske/respiratör) tespiti
17. Koruyucu eldiven tespiti
Makine ve Tehlike Bölgesi Koruması
18. Pres makineleri ve kalıp bölgelerinin yakınındaki el ve vücut parçası tespiti
19. Aktif makinelere yetkisiz yaklaşım
20. Aktif operasyon sırasında robot hücresi personel tespiti
Davranışsal ve Çevresel İzleme
21. Yasaklı davranış tespiti (tehlikeli alanlarda sigara içme, mobil telefon kullanımı)
22. Kayma ve düşme riski tespiti (poz ve hareket analizi)
23. Giriş noktası KKD uyum doğrulama (erişim öncesi giriş/kapı noktasında tespit)
Temel Güvenlik Alanları ve Kullanım Örnekleri
Alan 1: Forklift ve Malzeme Elleçleme Güvenliği
Forklift olayları Türk üretiminde ciddi iş kazası kategorisinde üst sıralarda yer almaktadır. Birincil risk, ortak alanlarda araç-yaya çarpışmasıdır. Sistem, forklift operasyonlarını şunlarla izler:
- Kademeli yanıtları tetikleyen yakınlık tespiti (bildirim → alarm → araç yavaşlatma sinyali → durdurma sinyali)
- Araçların tanımlı yaya alanlarında hızı azalttığını sağlayan hız bölgesi izleme
- Kavşaklarda ve köşelerde operatörleri personele karşı uyaran kör nokta tespiti
PLC veya kablolu bağlantı aracılığıyla forklift kontrol sistemleriyle entegrasyon, yakınlık eşiği aşıldığında otomatik hız azaltmaya olanak tanır; insan tepki süresi faktörü tamamen ortadan kalkar.
Alan 2: Makine Koruma ve Pres Güvenliği
Damgalama presleri, enjeksiyon kalıpları ve diğer yüksek enerjili makineler, üretimdeki en ağır tek nokta yaralanma riskini temsil eder. Fiziksel ışık perdeleri giriş düzlemini korur ancak kalıp bölgesinde halihazırda bulunan bir eli tespit edemez. Yapay zeka el tespiti, dakikada 50'den fazla vuruşta çalışan yüksek döngülü preslerin bile güvenlik penceresinde yanıt süresiyle (<100ms) tam kalıp alanını kapsar.
Alan 3: Tehlikeli Bölge Yönetimi
Yüksek sıcaklık alanları (fırınlar, erimiş metal bölgeleri), kimyasal depolama, kapalı alanlar ve yüksek voltaj elektrikli ekipman katı erişim kontrolü gerektirir. Dijital dışlama bölgeleri fiziksel barikat gerektirmez, altyapı değişikliği yapmadan düzenlenebilir ve insan görüşünü engelleyen aydınlatma, buhar veya partikül koşullarından bağımsız olarak izleme kapasitesi sağlar.
Alan 4: KKD Uyumu ve İzleme
Tesis giriş kapısında KKD uyumu ile vardiya boyunca KKD uyumu arasındaki fark önemlidir. Görünür denetimlerde uyum sağlayan çalışanlar çalışma alanına girdikten sonra sıklıkla koruyucu donanımı çıkarır. Gerçek zamanlı bölge izleme, uyum standartlarını tam vardiya boyunca korur ve yasal denetimler için belgeleme kaydı oluşturur.
Alan 5: Personel Yoğunluğu ve Doluluk Yönetimi
Köprülü vinçler, kapalı alanlar ve yüksek konsantrasyonlu kimyasal alanların tanımlı güvenli doluluk seviyeleri vardır. Sistem personeli sürekli sayar, limitler yaklaştığında uyarı tetikler ve bölge dolu olduğunda operasyonu önlemek için vinç kilit sistemleriyle entegre olabilir.
Alan 6: Çevresel Tehlike İzleme
Gaz sensörleri doğrudan çevresel tespit sağlarken, yapay zeka görüntüleme tamamlayıcı izleme sunar: çevresel tehlikelerin görsel göstergelerini tespit etme (duman, buhar, dökülmeler), ısı stresi veya gaz maruziyeti belirtileri için çalışan davranışını izleme ve daha hızlı olay yanıtı için görsel uyarıları sensör okumaları ile senkronize etme.
Alan 7: Kalite Kontrol Entegrasyonu
Güvenliğin ötesinde operasyonel fayda: güvenliği izleyen aynı görüntüleme sistemi aynı anda ürün kusurlarını, montaj hatalarını ve süreç uyum sapmalarını da tespit edebilir. Paylaşılan altyapıdan elde edilen bu ikincil değer, üretim yönetimi için sistem yatırımının gerekçelendirilmesinde giderek daha fazla önem taşımaktadır.
Uyum ve Düzenleyici Faydalar
Uluslararası Güvenlik Standartları
Yapay zeka destekli endüstriyel güvenlik sistemleri birden fazla uluslararası çerçeveyle uyumu doğrudan destekler:
ISO 45001:2018 (İş Sağlığı ve Güvenliği Yönetimi) — Sistemin sürekli izlemesi ve olay kaydı, Madde 9 (Performans Değerlendirmesi), Madde 10.2 (Olay Soruşturması) için doğrudan destek sağlar; yönetim gözden geçirme toplantıları ve üçüncü taraf denetimleri için kanıt oluşturur.
ISO 26262 (Otomotiv Fonksiyonel Güvenliği) ve IEC 61508 (Makine Fonksiyonel Güvenliği) — Makine güvenlik mimarilerinin unsurları olarak konuşlandırılan yapay zeka güvenlik sistemleri için, edge işleme biriminin rolü genel Performans Seviyesi (PL) veya Güvenlik Bütünlüğü Seviyesi (SIL) katkısı açısından değerlendirilmelidir.
6331 sayılı İSG Kanunu — Belgelenmiş risk değerlendirmesi, uygulanan kontroller ve sürekli güvenlik yönetimini gerektiren Türk mevzuatı, yapay zeka sistem olay belgelemeleriyle doğrudan desteklenir.
Veri Koruma Uyumu (GDPR ve KVKK)
Türkiye'nin KVKK'sı ve Avrupa'nın GDPR'si kapsamında, cihaz üstü yapay zeka işleme tasarımla uyumu destekler:
- Video tesisi terk etmez (tesis içi işleme)
- Biyometrik tanımlama yok — yalnızca varlık ve konfigürasyon tespiti
- Kurumsal veri yönetişim gereksinimlerine uygun yapılandırılabilir veri saklama
- Video izleme için tanımlı, orantılı amacı gösteren denetim izi
Belgeleme ve Denetim İzi
Her güvenlik olayı, zaman damgalı, bölgeye özgü uyarı sınıflandırması ve durağan görüntü yakalama kaydı oluşturur:
- Manuel giriş olmaksızın sürekli olay kaydı
- Sürekli iyileştirme programları için tarihsel eğilimler
- Güvenlik komitesi toplantıları ve yönetim inceleme belgeleri
- Üçüncü taraf denetim hazırlığı için belgeler
Dört Aşamalı Uygulama Yol Haritası
Aşama 1: Saha Değerlendirmesi ve Planlama (1-2. Haftalar)
Tesis genelinde tehlike analizi ve risk haritalama. Kör noktaları gidermek için kamera yerleşim stratejisi. Mevcut PLC, MES ve uyarı sistemleriyle entegrasyon gereksinimlerinin haritalanması. Paydaş eğitim ihtiyaçları değerlendirmesi ve iletişim planlaması.
Aşama 2: Pilot Kurulum (3-8. Haftalar)
En yüksek öncelikli 1-2 tehlike bölgesinde sistem kurulumu. Operatör ve güvenlik yöneticisi eğitimi. Sistem ince ayarı — yanlış pozitif oranını azaltmak için tespit eşiklerini kalibre etme. Temel performans metrikleri oluşturmak için veri toplama.
Aşama 3: Ölçeklendirme ve Optimizasyon (9-16. Haftalar)
Tesis genelinde bölge bölge genişleme. Mevcut güvenlik yönetim sistemleri, ERP ve raporlama platformlarıyla entegrasyon. Her bölge ve tehlike türüne göre yapılandırılmış özel uyarı kuralları.
Aşama 4: Sürekli İyileştirme (Süregelen)
Sistem verileri kullanılarak aylık performans değerlendirmeleri. Operasyonel koşullar değiştikçe model güncellemeleri ve iyileştirme. Personel geri bildirimi entegrasyonu. Çok tesisli kurulumlar için en iyi uygulama belgelemesi.
Uygulama Zorlukları ve Çözümleri
Teknik zorluklar:
- Düşük ışık koşulları — Termal kamera seçenekleri, ek aydınlatma entegrasyonu veya düşük ışık için optimize edilmiş sensörlerle çözülür
- Örtülme ve kör noktalar — Saha değerlendirmesi sırasında çok kameralı kapsam planlamasıyla giderilir
- Çevresel koşullar (toz, buhar, aşırı sıcaklık) — Sertleştirilmiş gövdeler ve uygun lens özellikleriyle çözülür
Operasyonel zorluklar:
- Eski ekipman entegrasyonu — Standart endüstriyel protokoller (OPC-UA, Modbus) PLC nesillerinin büyük çoğunluğunu destekler
- Değişim yönetimi ve personel direnci — İzleme amacı ve gizlilik korumaları hakkında şeffaf iletişimle çözülür (yüz tanıma yok, bireysel takip yok)
İş zorlukları:
- İlk sermaye yatırımı — Aşamalı kurulum, erken ölçülebilir sonuçlar yaratan en yüksek yatırım getirisine sahip bölgelerle başlar
- Yatırım getirisi zaman çizelgesi — Genellikle yalnızca güvenlik sonuçlarında tam geri ödeme için 18-36 ay; operasyonel verimlilik kazanımları bunu sıklıkla hızlandırır
Etki ve Yatırım Getirisini Ölçmek
Takip Edilecek Temel Güvenlik Metrikleri
- TRIR (Toplam Kayıt Edilebilir Olay Oranı) — 200.000 çalışma saati başına tüm kayıt edilebilir olayları takip eder
- DART (Uzak Kalma, Kısıtlı veya Transfer Oranı) — Ciddi olay şiddetini ölçer
- LTIFR (Kayıp Zamanlı Yaralanma Sıklık Oranı) — En az bir gün işe devamsızlıkla sonuçlanan olayları takip eder
- Ramak kala frekansı — Yapay zeka sistemleri, insan raporlamasının sistematik olarak az saydığı ramak kala olaylarını yakalar
Finansal Etki Ölçümü
ISEE Vision müşteri tesislerindeki kurulumlar göstermektedir:
- Operasyonun birinci yılında güvenlik olaylarında %40-70 azalma
- Belgelenmiş güvenlik performansı iyileştirmelerinin ardından %5-15 sigorta primi azalması
- Kanıtlanabilir sürekli izleme yoluyla düzenleyici uyum maliyetlerinden kaçınma
- Önlenen ekipman hasarı olaylarından duruş sürelerinin azalması
Sonuç
Yapay zeka destekli endüstriyel güvenlik sistemleri, otomotiv montaj hatlarından demir çelik tesislerine ve lojistik merkezlerine kadar üretim onaylı teknoloji haline gelmiştir. Teknoloji olgunlaşmıştır; iş gerekçesi nettir; mevcut kaza oranları ile sistematik yapay zeka izlemeyle başarılabilecek arasındaki boşluk, hem güvenlik zorunluluğunu hem de finansal fırsatı temsil etmektedir.
ISEE Vision'ın 23 modlu tespit platformu, edge öncelikli işleme mimarisi ve doğrudan PLC entegrasyon kapasitesi; Shell, Coca-Cola ve Arçelik dahil tesislerde konuşlandırılmış; farklı endüstriyel ortamlarda ölçülebilir güvenlik performansı iyileştirmeleri sunmuştur.
Çalışanlarınızı yapay zeka destekli endüstriyel güvenlik sistemleriyle korumaya hazır mısınız? 30 dakikalık tesis değerlendirmesi için randevu alın ya da info@isee-vision.com adresinden ekibimize ulaşın.
Endüstriye özgü uygulamaları keşfedin: